The Foreign Language Classroom Anxiety Scale(Horwitz et al., 1986) and the Classroom Environment Scale(Moos & Tricket, 1974) were administered to 434 middle school students in Daegu. Data were analyzed by Cronbach's $\alpha$, t-test, and Pearson's correlation using the SPSS program. Results on anxiety showed no gender differences between male and female students but $9^{th}$ graders reported more anxiety than $7^{th}$ graders. Two of the nine classroom environment subscales showed differences between perceptions of male and female students, and there were significant differences between $7^{th}$ and $9^{th}$ graders. Foreign language anxiety was correlated with perceived classroom environment. This finding suggests the importance of the psychological environment between the English teacher and students for successful language education.
본 논문에서는 대규모 종합감시시스템 환경에서 비디오의 특징을 분석하여 비디오가 촬영되는 환경에 적합한 지능형 영상분석 알고리즘 선택 기준을 제안하였다. 대규모 종합감시시스템 환경의 예로 도시철도 감시시스템을 사용하였다. 본 시스템에 설치된 카메라에 입력되는 비디오의 특징을 위치와 용도 및 상황별로 분석하였다. 분석을 기반으로 하여 적합한 비디오 감시 알고리즘을 선택하는 기준을 제시하였으며 상황 처리 시나리오를 제시하였다.
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we propose using the combination of Affine Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Probabilistic Similarity for face recognition under a large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm to detect affine invariant local descriptors. Affine SIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. In this way, it allows for a viewpoint difference between the gallery face and probe face. However, the human face is not planar as it contains significant 3D depth. Affine SIFT does not work well for significant change in pose. To complement this, we combined it with probabilistic similarity, which gets the log likelihood between the probe and gallery face based on sum of squared difference (SSD) distribution in an offline learning process. Our experiment results show that our framework achieves impressive better recognition accuracy than other algorithms compared on the FERET database.
한국해양정보통신학회 2004년도 SMICS 2004 International Symposium on Maritime and Communication Sciences
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pp.106-109
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2004
Many reported methods assume that the faces in an image or an image sequence have been identified and localization. Face detection from image is a challenging task because of variability in scale, location, orientation and pose. In this paper, we present an efficient linear discriminant for multi-view face detection. Our approaches are based on linear discriminant. We define training data with fisher linear discriminant to efficient learning method. Face detection is considerably difficult because it will be influenced by poses of human face and changes in illumination. This idea can solve the multi-view and scale face detection problem poses. Quickly and efficiently, which fits for detecting face automatically. In this paper, we extract face using fisher linear discriminant that is hierarchical models invariant pose and background. We estimation the pose in detected face and eye detect. The purpose of this paper is to classify face and non-face and efficient fisher linear discriminant..
A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.
Retinex-based image enhancement is a technique that utilizes the property that the human visual characteristics are sensitive to the difference from the surrounding pixel value rather than the pixel value itself. These Retinex-based algorithms show different characteristics of the improved image depending on the applied color space or gamma correction. In this paper, we set eight different experimental conditions according to the application of color space and gamma correction, and analyze the objective and subjective performance of each Retinex based image enhancement algorithm and apply it to the implementation of Retinex based algorithm. In the case of gamma correction, quantitative low entropy images and low contrast images are obtained. The application of Retinex technique in HSI color space rather than RGB color space is found to be high in overall subjective image quality as well as maintaining color.
The stability of protein tissues and protein fibers in the human muscle is investigated in the presented paper. The protein fibers are modeled via tube structures embedded in others proteins fibers like the elastic substrate. Physical sport and physical exercise play an important role in the stability of synthesis and strength of the protein tissues. In physical exercise, the temperature of the body increases, and this temperature change impacts the stability of the protein tissues, which is the aim of the current study. The mathematical simulation of the protein tissues is done based on the mechanical sciences, and the protein fibers are modeled via wire structures according to the high-order theory beams. The thermal stress due to the conditions of the sport is applied to the nanoscale protein fibers, then the stability regarding the frequency analysis is investigated. Finally, the impact of temperature change, physical exercise, and small-scale parameters on the stability of the protein tissues are examined in detail.
Recently, the scale of construction project is getting bigger compared to previous projects. Therefore, the job stress of the field manager responsible for the construction project is getting more and more intense. Therefore, construction companies should establish a job stress management plan for stable human resource management of the field managers. From this perspective, in this study was developed a job stress measurement system in connection with MBTI personality types. The developed system allows the job stress of the field manager to be judged on a scale from 1 to 9 points. Accordingly, it is expected that construction companies will contribute to the effective management of field managers in the future.
While Generative Adversarial Networks (GANs) have seen huge success in image synthesis tasks, synthesizing high-quality images from text descriptions is a challenging problem in computer vision. This paper proposes a method named Text-to-Face Generation Using Multi-Scale Gradients for Conditional Generative Adversarial Networks (T2F-MSGGANs) that combines GANs and a natural language processing model to create human faces has features found in the input text. The proposed method addresses two problems of GANs: model collapse and training instability by investigating how gradients at multiple scales can be used to generate high-resolution images. We show that T2F-MSGGANs converge stably and generate good-quality images.
금속이온은 토양이나 퇴적물 내의 광물에 수착되어 고착화될 수 있다. 여기서는 광물 표면의 화학적 특성과 금속이온의 수착에 관련된 이론 및 수착 연구를 위한 X-선 흡수 미세구조(extended X-ray absorption fine structure, EXAFS) 분석방법에 대해 알아보고 금속이온의 광물표면 수착에 관한 원자 단위 연구 결과를 정리하였다. 광물표면의 특성과 금속이온의 수착에 관한 원자 단위 이론의 이해는 원자 단위 분광법의 분석을 수행하는데 있어서 기초가 된다. 여기에 정리된 원자 단위 수착상 연구 결과는 외부권 착물, 내부권 착물, 표면침전뿐 아니라 공침전, 삼성분 착물, 수착반응 시간의 효과, 탈착가능성을 포함한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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