• 제목/요약/키워드: character modeling

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대학생의 협력학습에서 감성지능, 의사소통능력, 집단지성, 학습만족도 및 학습지속의향 간의 구조적 관계 (The Structural Relationships among Emotional Intelligence, Communication Ability, Collective Intelligence, Learning Satisfaction and Persistence in Collaborative Learning of the College Classroom)

  • 송윤희
    • 융합정보논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.120-127
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 대학생의 협력학습에서 학습성과를 향상시키는 변인을 살펴보기 위해 학습자 변인으로 감성지능, 학습과정 변인으로 의사소통능력과 집단지성, 학습성과 변인으로 학습만족도와 학습지속의향을 선정하여 각 변인간의 구조적 관계를 규명하였다. 수도권 소재 A대학교 3,475명의 자료를 활용하였으며 자료는 구조방정식을 활용하여 분석하였다. 연구결과, 감성지능은 의사소통능력, 집단지성, 학습만족도, 학습지속의향에 정적 영향을 미쳤으며, 의사소통능력은 집단지성과 학습지속의향에 정적 영향을 미쳤다. 집단지성은 학습만족도와 학습지속 의향에 정적 영향을 미쳤으며 학습만족도는 학습지속의향에 정적 영향을 미쳤다. 본 연구결과는 대학생의 협력학습에서 학습성과를 향상시키는 변인들 간의 구조적 관계를 밝힘으로써 협력학습의 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.

저화질 영상 인식을 위한 화질 저하 모델 기반 다중 인식기 결합 (Multiple-Classifier Combination based on Image Degradation Model for Low-Quality Image Recognition)

  • 류상진;김인중
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권3호
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    • pp.233-238
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    • 2010
  • 본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.

Generative Adversarial Network를 이용한 카툰 원화의 라인 드로잉 추출 (Extraction of Line Drawing From Cartoon Painting Using Generative Adversarial Network)

  • 유경호;양희덕
    • 스마트미디어저널
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    • 제10권2호
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    • pp.30-37
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    • 2021
  • 최근 웹툰이나 애니메이션을 3D 콘텐츠로 제작하는 사례가 증가하고 있다. 3D 콘텐츠 제작에서 모델링은 반드시 필요하지만 시간이 오래 걸리는 작업이다. 드로잉 기반 모델링을 사용하여 2D 카툰 원화에서 3D 모델을 생성하기 위해서는 라인 드로잉이 필요하다. 하지만 2D 카툰원화는 3D 모델의 기하학적 특성이 표현되지 않고 카툰원화의 제작 기법이 다양하여 일관성 있게 라인 드로잉 추출이 힘들다. 본 연구에서는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하여 2D 카툰 원화에서 3D 모델의 기하학적 특성을 나타내는 라인 드로잉을 추출하는 방법을 제안하고 이를 실험한다.

Object detection in financial reporting documents for subsequent recognition

  • Sokerin, Petr;Volkova, Alla;Kushnarev, Kirill
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제10권1호
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    • pp.1-11
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    • 2021
  • Document page segmentation is an important step in building a quality optical character recognition module. The study examined already existing work on the topic of page segmentation and focused on the development of a segmentation model that has greater functional significance for application in an organization, as well as broad capabilities for managing the quality of the model. The main problems of document segmentation were highlighted, which include a complex background of intersecting objects. As classes for detection, not only classic text, table and figure were selected, but also additional types, such as signature, logo and table without borders (or with partially missing borders). This made it possible to pose a non-trivial task of detecting non-standard document elements. The authors compared existing neural network architectures for object detection based on published research data. The most suitable architecture was RetinaNet. To ensure the possibility of quality control of the model, a method based on neural network modeling using the RetinaNet architecture is proposed. During the study, several models were built, the quality of which was assessed on the test sample using the Mean average Precision metric. The best result among the constructed algorithms was shown by a model that includes four neural networks: the focus of the first neural network on detecting tables and tables without borders, the second - seals and signatures, the third - pictures and logos, and the fourth - text. As a result of the analysis, it was revealed that the approach based on four neural networks showed the best results in accordance with the objectives of the study on the test sample in the context of most classes of detection. The method proposed in the article can be used to recognize other objects. A promising direction in which the analysis can be continued is the segmentation of tables; the areas of the table that differ in function will act as classes: heading, cell with a name, cell with data, empty cell.

온라인 흘림체 한글 인식을 위한 곡률획 모델링 기법 (Curvature stroke modeling for the recognition of on-line cursive korean characters)

  • 전병환;김무영;김창수;박강령;김재희
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권11호
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    • pp.140-149
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    • 1996
  • 흘림체 필기 문자는 문자의 가능한 한도 펜의 움직임을 줄이려는 경제성의 원칙에서 비롯된다. 즉, 다음 획을 쓰기 위해 이동할 때 펜을 들지 않거나, 아예 이동을 생략하거나, 또는 연결된 두 획이 서로 닮아가면서 필기하기 쉬운 단순간 형태로 변화한다. 이러한 변화로 인해, 획이나 자소의 형태가 달라질 뿐만 아니라, 획간이나 자소간의 구분이 매우 어려워진다. 따라서 흘림체의 효과적인 인식을 위해서는 획이나 자소의 정확한 분할에 의존하지 않으면서, 일정한 단위로 분할하여 매칭할 수 있는 방법이 필요하다. 이 연구에서는 구조적인 형태의 단위로 분할하고 매칭하는 '곡률획 모델링 방법(curvature stroke modeling method)'을 제안한다. 곡률획(curvature stroke)은 필기의 회전 방향이 바뀌지 않는 부분획으로 정의되며, 곡률에 따라 선분, 호, 원 등의 형태를 갖는다. 흘려 써진 입력 획들을 곡률획의 나열로 변환하기 위해서는, 필기의 회전을 변화시키는 곳, 급격한 방향 변화를 일으키는 곳, 그리고 지나친 회전을 일으키는 곳 등을 분할한다. 각 참조 자소는 정자체로 입력하여 분할 과정에 의해 생성된 곡률획의 나열로 저장되어 있으며, 인식중에 융합과정을 수행함으로써 매칭을 위한 다양한 곡률획의 나열을 만들어낸다. 이때, 가상 획이 필기되거나 생략될 가능성도 고려한다. 인식의 기본 단위로 곡률획을 사용함으로써, 입력 문자의 불필요한 분할점들을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 자소간의 연결점을 찾기 어려운 경우에도 인접한 두 자소에 걸치는 참조 곡률획을 생성해내기 때문에 정확한 매칭이 가능해진다. 실험 결과, 83.60%의 제 1후보 인식률과 0.99초/자(CPU 클럭: 66MHz)의 처리 시간을 보였다./atom으로 추출되었다. 한편 별도의 추가적인 공정없이 일반적인 에피 성장법을 사용하여 고농도로 붕소가 도핑된 실리콘층 위에 부정합 전위가 없는 에피 실리콘을 성장시켰으며, 이 에피 실리콘의 결정성은 매우 양호한 것으로 밝혀졌다. 또 부정합 전위가 없는 에피 실리콘에 n+/p 게이트 다이오드를 제작하고 그 전압-전류 특성을 측정한 결과 5V의 역 바이어스에서 0.6nA/$cm^{2}$의 작은 누설 전류값을 나타내었다.이었다 5. 쌀의 알칼리 붕괴도는 밀양 맥후작산미가 가장 높았고 호남평야지산미가 가장 낮았는데 비해 아밀로그래프의 호화개시온도는 수원과 이리산미가 가장 낮았던 반면 밀양산미가 가장 높았다. 강하점도는 밀양산미가 가장 낮았고 다음이 이천산미가 낮았던데 비해 계화 및 이리산미가 가장 높았으며 치반점도는 이와 정반대의 경향을 나타내었다. 밥의 점성 /경도비율은 지역간 차이가 유의하지는 않았으나 남부평야산미가 중부평야산미에 비해 다소 떨어지는 경향이었다. 6. 식미와 관련이 있는 쌀 외관품질 및 이화학적 특성을 이용한 주성분 분석에서 전정보의 약 59% 설명이 가능한 제 1 및 제 2 주성분치상의 7개 품종별 6개 산지미의 분포로 보아 품종에 따라서 산지 반응이 달랐는데 대체로 자포니카와 통일형 품종군간 구분과 밀양, 중부평야 및 호남평야의 세 산지간 구분이 가능하였다. 산지내 품종간 미질변이는 남양간척지와 이리산미가 비교적 작았는데 수원산미는 이천과 남양산미의 미질변이를, 계화산미는 이리산미의 미질변이를 거의 포괄하였다.는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할

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하나에 모리(Hanae Mori) 의상에 나타난 미적 특성 (Aesthetic Characteristics of Hanae Mori's Apparel)

  • 최영옥
    • 한국의류산업학회지
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    • 제9권6호
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    • pp.613-625
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    • 2007
  • Globalizing the Japanese fashion successfully, Hanae Mori's work awoke the western fashion world's nostalgia towards the East. Analyzing the aesthetic characteristics of Hanae Mori's clothes what kinds of aesthetic characteristic that her work had and what kinds of influences that she made in the modern fashion would provide substantial contribution of the world's modern fashion. This study provided forms and remarkable features of Japanese traditional custom, revealed Hanae Mori's life and her philosophies of fashion, and defined Hanae Mori's aesthetic characteristics by analyzing her work from 1970's until the retirement, July 2004. Methods of this study are completed by documentary records of Hanae Mori, research papers and fashion magazines that are published domestically and internationally, and collected materials from internet. The results of analysis are epitomized as below. Hanae Mori was the first Japanese fashion designer who expressed the characteristics of traditional Japanese custom with modernity sprit. In the 60's and 70's, especially in the U.S. and European fashion market, she inspired western fashion designers by her original sprit of art: combining Japanese tradition which showed distinctive color and spirit of nature and the western beauty. Hanae Mori created new dress molding from the Kimono's unstructured feature. Her layered look dressing, oblique adjustment and Obi, and others all enabled Mori to express Japanese image into modern fashion. Additionally, in terms of traditional Japanese image being acknowledged world-widely, she played a major contribution in world fashion by suggesting a new vision and raised several sensations in fashion artistry and modeling. Amongst her various patterns, Hanae Mori had butterfly patterns in most of her works, which was her representative symbol. This spoke for her strong will and senses of duty that wanting to inform beauty of Japanese women who were reflected in modern and graceful butterfly patterns. Flowers were another element that symbolized Mori. Using various flower motifs that bloomed in every different four seasons, she connected two images into her fashion; beauty of the nature and enlightening image of vibrating life. The aesthetic characteristics of Hanae Mori's clothes were defined as five: Japonism, naturalism, feminism, eroticism, and modernism. Japonism which is the spirit of Japanese, Mori used the concept to connect the East and the West. Naturalism represented harmony of the nature and the human. Feminism highlighted Eastern women's beauty. Eroticism emitted feminine attraction. Modernism represented simplicity and sophistication. Such aesthetic character illustrated Mori's original emotion that was based on Japanese spirit and she combined it with values of the East and the West. From the analysis of Mori's aesthetic characteristics, it is clearly recognizable her feministic beauty is emanated by her original emotion and sensibility.

이미지메이킹 교육이 자아존중감과 교육만족도에 미치는 영향 (Effect of Image Making Education on Self-Esteem and Education Satisfaction)

  • 조주은;고선희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.1030-1040
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    • 2014
  • 본 연구에서는 항공서비스학과 학생을 대상으로 이미지메이킹 교육이 자아존중감과 교육만족도에 미치는 영향을 파악해보고자 하였다. 이론적 고찰을 토대로 두 개의 가설을 설정하였으며, 선행연구를 기초로 설문을 구성하였다. 편의표본추출을 통해 240부의 설문지를 항공서비스학과 학생을 대상으로 회수하였으며, 결측치가 있는 자료를 제외하고 218부를 사용하였다. 탐색적 요인분석을 통해 이미지메이킹 교육은 외적이미지교육, 기본인성교육 및 매너교육으로 구분하였으며, 자아존중감은 가치감과 존중감으로 구분하였다. AMOS를 활용하여 구조방정식 모형을 이용하여 분석하였으며 결과는 아래와 같다. 먼저 이미지메이킹교육 중 외적이미지교육, 매너교육은 가치감에 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 매너교육은 존중감에 유의한 정(+)의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉 얼굴표정, 메이크업, 컬러 이미지, 헤어연출, 워킹 등의 교육을 통해 가치감이 높아짐을 알 수 있고, 전화매너, 프레젠테이션스킬, 커뮤니케이션 스킬 교육등을 통해 존중감이 높아짐을 알 수 있다. 둘째, 가치감과 존중감은 교육만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 2는 모두 채택되었다. 즉 자아존중감 중 가치감과 존중감을 높게 지각할수록 교육에 대한 만족도가 높아짐을 알 수 있다. 따라서 지속적이고 체계적인 교육훈련을 통하여 항공서비스학과 학생의 이미지메이킹의 관리가 필요하며, 자아존중감을 높일 수 있는 방안이 모색되어야 한다. 한계점과 향후 논의방향을 제시하였다.

유비쿼터스 환경의 사용자 서비스를 위한 분산 지능형 에이전트 기술 (Distribute Intelligent Multi-Agent Technology for User Service in Ubiquitous Environment)

  • 최정화;최용준;박영택
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권9호
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    • pp.817-827
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    • 2007
  • 유비쿼터스 시대가 도래하면서 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들은 언제 어디서나 사용자의 요구에 반응하게 된다. 더불어 사용자 특성에 따른 기호에 맞는 개인화된 서비스가 요구된다. 사람의 위치 이동에 따른 동적인 다양한 서비스 제공을 위해서는 사용자의 개입을 최소화하여야 한다. 그리고 사용자 관심 여부에 맞춘 서비스 장치 및 동자 모드들이 자동적으로 결정되어야 할 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 요구에 가장 근접한 맞춤형 서비스의 제공을 위하여 다음의 네 가지 단계로 분산 지능형 에이전트 기술을 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트한 공간을 가상의 시뮬레이터로 설계하여 물리적 자원 및 컴퓨팅 객체 환경을 모델링 한다. 둘째, 분산된 에이전트들의 상호협력을 통한 서비스 목적 달성을 위해서 FIPA 표준안에 따르는 멀티 에이전트 기반 구조를 이용한 지능형 에이전트 기술을 연구한다. 셋째, 에이전트간의 메시지 통신을 이용하여 서비스 적용이 가능한 스마트 공간으로의 사용자의 위치 이동에 따른 이기종 환경에서의 자율적인 서비스 발견 및 구성 방안을 제안한다. 넷째, 휴대가 손쉬운 이동 장비에 사용자의 프로파일 정보를 저장함으로써 언제, 어디에서나 에이전트의 모니터링을 통한 개인화 서비스 방법을 연구한다. 따라서 일반적인 자동화된 서비스 구동 이상의 개인 특성에 맞는 고품질의 서비스를 제공한다.

가상현실을 이용한 영상산업 활용에 관한 연구 (A Study on the Utilization of Video Industry Using Virtual Reality)

  • 백승만
    • 디자인학연구
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    • 제15권1호
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    • pp.163-170
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    • 2002
  • 가상현실 기술은 인간이 현실세계에서 경험하는 것과 유사한 상호작용 행위를 가상의 공간을 통하여 체험할 수 있게 하는 기술이다. 가상현실 기술을 이용하여 3차인 가상공간에 참여한 사용자는 시간적 공간적 제약에 구애받지 않고 원하는 공간에서 다양한 경험을 할 수 있어서 영상산업, 오락, 시뮬레이션, 의료, 건축 및 설계분야 등 수많은 응용분야에서 그 기술이 활용되고 있다. 그 중 영상분야는 고 부가가치 산업으로 가장 각광을 받고 있는 분야라 할 수 있다. 이와 관련하여 본고에서는 영상산업의 영화, 방송, 광고, 인터넷 등 4가지로 분류하여 각각의 특징 및 적용사례와 발전 가능성을 관하여 살펴보고자 한다. 영상산업에서 가상현실 기술을 이용한 산업을 보면, 영화분야에서는 가상현실 기술을 이용하여 특수효과에 제작되고 있으며, 방송분야에서는 가상 스튜디오와 가상 캐릭터 도입으로 시청자에게 다양한 그래픽 가상세계를 제공하고 있다. 광고분야에서는 방송 생중계시 가상공간에 실시간으로 3차원적 광고 삽입하여 시청자에게 큰 시너지 효과를 줄 수가 있다. 또한, 가상현실 언어인 VRML의 등장으로 웹 상에서도 가상 박물관, 가상 모델하우스, 가상 홈쇼핑, 오락 등 3타원 가상현실 구현이 가능하게 되어 보다 다양한 엔터테인먼트 역할을 수행하고 있다. 이와 같이 본 고는 가상현실 기술을 이용하여 영상산업에 있어 활용방안을 모색하고자 하였다.

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감정평가에 기반한 환경과 행동패턴 학습을 위한 궤환 모듈라 네트워크 (Learning for Environment and Behavior Pattern Using Recurrent Modular Neural Network Based on Estimated Emotion)

  • 김성주;최우경;김용민;전홍태
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.9-14
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    • 2004
  • 감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.