이 연구는 2020학년도 전 학기 비대면 교육 이후 온라인수업을 경험한 치과대학생의 전반적인 인식을 조사하는데 목적이 있다. 연구방법은 A대학교 치과대학생 161명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 설문문항은 비대면 수업 만족도, 학습시스템, 교수요인, 평가방법과 온라인수업 요구조사이다. 분석방법은 빈도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 사용하였다. 설문 분석 결과 치과대학생이 경험한 비대면 교육만족도는 4.2이상이며, 세부항목별로 보면, 출결처리 방식의 적절성, 녹화영상 강의에 대한 만족, 수업성적 평가 방식에 만족 순으로 나타났다. 비대면 교육만족도에 영향을 미치는 요인으로는 학습시스템과 평가방법이 통계적으로 유의하였다. 이 연구는 A대학의 비대면 교육 운영 상황만을 연구한 것으로 모든 대학에 일반화 할 수 없지만, 대면 및 비대면 수업의 양립을 위한 교육과정 설계 및 지원 방안을 마련하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
In this paper, We have designed a face recognition system based on the embedded Linux. This paper has an aim in embedded system to recognize the face more exactly. At first, the contrast of the face image is adjusted with lightening compensation method, the skin and lip color is founded based on YCbCr values from the compensated image. To take advantage of the method based on feature and appearance, these methods are applied to the eyes which has the most highly recognition rate of all the part of the human face. For eyes detecting, which is the most important component of the face recognition, we calculate the horizontal gradient of the face image and the maximum value. This part of the face is resized for fitting the eye image. The image, which is resized for fit to the eye image stored to be compared, is extracted to be the feature vectors using the continuous wavelet transform and these vectors are decided to be whether the same person or not with PNN, to miminize the error rate, the accuracy is analyzed due to the rotation or movement of the face. Also last part of this paper we represent many cases to prove the algorithm contains the feature vector extraction and accuracy of the comparison method.
다양한 조명 환경에서 강인한 얼굴 인식 성취는 어렵다. 조명에 강인한 얼굴 인식을 위해서 보통 전처리 단계로 얼굴 이미지 조명 정규화를 수행한다. 기존 조명 전처리 기법들은 투영 음영을 효과적으로 처리할 수 없다. 본 논문에서는 조명 영향 분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분공간에 기반한 새로운 얼굴 조명 정규화 기법을 제안한다. 조명분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분 공간은 얼굴 텍스쳐 공간에서 조명 변화 영향이 분리된 부분공간으로 구축되기 때문에 얼굴 이미지를 이 부분공간으로 투영하여 얻은 얼굴 이미지는 조명 변화 영향이 최소화된 좋은 조명 정규화를 달성한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 얼굴 조명정규화 기법이 표면 음영뿐만 아니라 투영 음영도 효과적으로 제거할 수 있으며, 좋은 얼굴 조명 정규화를 달성한다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하였다. 얼굴 추적은 영상 내에 존재하는 얼굴 영역을 컴퓨터의 기능을 이용하여 찾아내는 작업으로 로봇 시각 시스템 등에 필요한 기능이다. 그러나 입력되는 영상에 존재하는 피부색 범위 화소추출과 같은 단순한 수행으로는 얼굴 추적에 어려움이 있다. 피부색은 빛의 조건에 의해 다른 색으로 표현될 뿐 아니라 피부색은 얼굴 뿐 아니라 손과 발 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 얼굴을 추적하기 위한 다른 조치가 필요하다. 본 논문에서는 피부색 추출을 위한 함수를 사용하되 효율 향상을 위한 조명 보정을 수행하였고 또 피부색 범위 내에서 추출된 피부색 블록에서 눈 코 입의 특징을 찾아 얼굴로 확정하는 전 과정을 수행하는 시스템을 구현하였다. 제안된 조명 보정은 피부색 추출에 초점을 맞추어 변형 sine 함수로 인간 시각에는 도움이 되지 않더라도 피부색 추출에는 약4% 정도의 개선을 보였으며, 얼굴의 특징들의 추출에는 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하여 얼굴로 판단하여 얼굴 추적을 하여, 얼굴이 잘 추적되게 하였다.
중증 급성 호흡기 증후군 코로나바이러스 19 상황의 장기화에 의해 세계적으로 영향을 미치고 있다. 코로나19 영향에 의해 국내 교육기관도 수업방식이 바뀌었다. 국내 대학은 전통적으로 대면 강의를 지향하지만, 팬데믹 상황에 의해 비대면 강의를 강행하고 있다. 본 연구는 비대면 강의가 방사선학과 학생들에게 미치는 영향을 평가하고자 한다. 연구 대상자는 대구의 D 대학교의 방사선학과 재학생이다. 연구 내용은 비대면 강의 전달력, 집중력 및 이해력 등의 만족도 등을 평가하였다. 자료 분석은 SPSS Ver. 26을 활용하였으며, 신뢰도 측정은 크론바하 알파계수 = 0.805로 나타났다. 본 연구 결과에서는 비대면 강의 전달력, 집중력 및 이해력의 만족도는 전반적으로 높았다. 그러나 이론 교과목의 만족도(2.08±0.88)는 실습 교과목의 만족도(2.51±1.10)와 비교했을 때 유의한 차이가 있었다(t=-9.880, p<.001). 학년별 만족도는 1학년이 가장 높게 나타났다. 결과적으로 비대면 이론 강의는 실습 강의보다 좀 더 강의계획부터 세심한 준비가 필요할 것으로 판단되며, 추후 후속 연구가 이루어지길 기대한다.
This paper presents the results of a parametric study on the behavior of tunnel face reinforced with horizontal pipes. A three-dimensional finite element model was adopted in this study to capture the three-dimensional nature of tunnel face behavior under various boundary conditions. A parametric study was peformed on a wide range of boundary conditions with emphasis on the effect of reinforcing layouts on the deformation behavior of tunnel face. The results of analysis such as tunnel face deformation behavior under various conditions were thoroughly analyzed, and a database for the behavior of tunnel face under different reinforcing conditions was established for future development of a semi-empirical design/analysis method for the tunnel face reinforcing technique. The results indicated that there exits an optimum reinforcing layout for a given tunnel condition, which must be selected with due consideration of tunnel geometry and ground condition.
Face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interface. In this paper, we present a face detection system using eye detection with progressive thresholding from a digital camera. The face candidate is detected by using skin color segmentation in the YCbCr color space. The face candidates are verified by detecting the eyes that is located by iterative thresholding and correlation coefficients. Preprocessing includes histogram equalization, log transformation, and gray-scale morphology for the emphasized eyes image. The distance of the eye candidate points generated by the progressive increasing threshold value is employed to extract the facial region. The process of the face detection is repeated by using the increasing threshold value. Experimental results show that more enhanced face detection in real time.
The human faces do not have distinct features unlike other general objects. In general the features of eyes, nose and mouth which are first recognized when human being see the face are defined. These features have different characteristics depending on different human face. In this paper, We propose a face recognition algorithm using the hidden Markov model(HMM). In the preprocessing stage, we find edges of a face using the locally adaptive threshold scheme and extract features based on generic knowledge of a face, then construct a database with extracted features. In training stage, we generate HMM parameters for each person by using the forward-backward algorithm. In the recognition stage, we apply probability values calculated by the HMM to input data. Then the input face is recognized by the euclidean distance of face feature vector and the cross-correlation between the input image and the database image. Computer simulation shows that the proposed HMM algorithm gives higher recognition rate compared with conventional face recognition algorithms.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.294-301
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2022
COVID-19 is a crisis with numerous casualties. The World Health Organization (WHO) has declared the use of masks as an essential safety measure during the COVID-19 pandemic. Therefore, whether or not to wear a mask is an important issue when entering and exiting public places and institutions. However, this makes face recognition a very difficult task because certain parts of the face are hidden. As a result, face identification and identity verification in the access system became difficult. In this paper, we propose a system that can detect masked face using transfer learning of Yolov5s and recognize the user using transfer learning of Facenet. Transfer learning preforms by changing the learning rate, epoch, and batch size, their results are evaluated, and the best model is selected as representative model. It has been confirmed that the proposed model is good at detecting masked face and masked face recognition.
Temperature distribution on the rake face and flank face in orthogonal turning with cutting tool of high speed steel is studied by using a finite element method and experiments. Experiments are carried out to verify the validity of the temperature measurement by using a thermoelectric couple junction imbedded in a cutting tool of high speed steel. Good agreement is obtained between the analytical results and the experimental ones for the temperature distributions on both the rake face and flank face of cutting tool with high speed steel. The analytical results show that the temperature on the top flank face of a tool is higher than it on the top rake face of the tool because of the difference of the friction velocity on each face of the tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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