The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.1
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pp.327-334
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2020
Changam, Lee Samman(1770~1845), who created his own handwriiting to be referred to as the three great writers of the late Joseon Dynasty, the valued 'beobgo'. Based on the calligraphy of the Han-Wi era, Lee Kwangsa who completed DonggugJinche was regarded as the teacher of the heart. In his later years, he wrote 『ChangamSeogyeol』 to teach how to use the right brush, revealing the basic principles of universal calligraphy and his own calligraphy. The typeface of Changam is completed by choseo through the establishment of haeseo geungol. For this, I valued Han-Wi's haeseo training, OnhuGanwon Han-Wi geungol shows a state without natural law. This shows that nature is the core and ultimate goal of Changam calligraphy theory. This is a return to the state of 'No law' at the height of the law, where eum-yang is created and bizarreness occurs when form, power and energy are promoted. On the other hand, he emphasized that jangbeob and pochi form IlunMujeog DeugpilCheonyeon when expressing naturalness as it is, without being bound by the old law. His typeface constantly tried to combine the beauty of Joseon's own calligraphy while sublimating nature into art. Thus, he acquired IlunMujeog, a body rich in geungol and full of vitality and dynamism. And DeugpilCheonyeon achieved aesthetics with the highest level of excellence, embodied as the original 'Haengunyusu Typeface', and further developed handwriiting and Calligraphy spirit of DonggugJinche in Honam province.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.2B
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pp.100-107
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2007
Recently, a study of BcN(Broadband convergence Network) is progressing continuously, and it is important to improve the quality of the service according to subscribers because a scale of network is about to be larger. It is more important to manage QoS(Quality of Service) of all subscribers in layer 2 than layer 3 network since managing it in layer 3 network cost both additional processes and large hardware. Moreover, QoS based on Best-Effort service has been developed because tots of subscribers should use limited resource in BcN. However, they want to be supplied with different service even though they pay more charge. Therefore, it is essential to assign the different bandwidth to subscribers depending on their level of charge. The method of current Rate Limiter limits the bandwidth of each port that does not offer fair service to subscribers. The Rate Limiter proposed in this paper limits bandwidth according to each subscriber. Therefore, subscribers can get fair service regardless of switch structure. This new Rate Limiter controls the bandwidth of subscribers according to the information of learning subscriber and manages maximum performance of Ethernet switch and QoS.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5420-5429
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2011
The study objectively examined the effects on education results from the educational programs developed by adopting competency units of NCS(National Competency Standards)' technology sectors. The objects of the study are divided to learners and instructors. The learners were set bounds to vocational college students to take a degree and incumbent company workers. Research materials had been collected from April of 2010 to June of 2011. We use test papers and structured questionnaire for studying. And we analyzed by SPSS/WIN 17.0. we examined that student's got 1.4 point out of 3 points in their self-test paper before taking classes, below average grades in understanding contents of learning. And as frequency analysis on the after taking classes performance evaluation 62.48% of them answered they can perform their duties in better ways. On average, the company workers got 1.4 point out 3 point before taking classes. And as frequency of analysis on the performance evaluation 85.45% of them answered the can perform their duties in better ways. After instructors took classes on NCS, they gave highly 5.58 out of 7 poins about learners' job competence. On the whole, the educational programs using NCS had positive effects on education results.
Lee, Kichun;Choi, So Yun;Kim, Jae Kyeong;Ahn, Hyunchul
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.20
no.1
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pp.1-14
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2014
Both researchers and practitioners are showing an increased interested in interactive exhibition services. Interactive exhibition services are designed to directly respond to visitor responses in real time, so as to fully engage visitors' interest and enhance their satisfaction. In order to install an effective interactive exhibition service, it is essential to adopt intelligent technologies that enable accurate estimation of a visitor's emotional state from responses to exhibited stimulus. Studies undertaken so far have attempted to estimate the human emotional state, most of them doing so by gauging either facial expressions or audio responses. However, the most recent research suggests that, a multimodal approach that uses people's multiple responses simultaneously may lead to better estimation. Given this context, we propose a new multimodal emotional state estimation model that uses various responses including facial expressions, gestures, and movements measured by the Microsoft Kinect Sensor. In order to effectively handle a large amount of sensory data, we propose to use stratified sampling-based MRA (multiple regression analysis) as our estimation method. To validate the usefulness of the proposed model, we collected 602,599 responses and emotional state data with 274 variables from 15 people. When we applied our model to the data set, we found that our model estimated the levels of valence and arousal in the 10~15% error range. Since our proposed model is simple and stable, we expect that it will be applied not only in intelligent exhibition services, but also in other areas such as e-learning and personalized advertising.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.3
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pp.471-479
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2018
Recently, the spread of smart TV based Android iOS Set Top box has become common. This paper propose a new approach to control the TV using gestures away from the era of controlling the TV using remote control. In this paper, the AdaBoost algorithm is applied to gesture recognition by using a mono camera. First, we use Camshift-based Body tracking and estimation algorithm based on Gaussian background removal for body coordinate extraction. Using global and local feature vectors, we recognized gestures with speed change. By tracking the time interval trajectories of hand and wrist, the AdaBoost algorithm with CART algorithm is used to train and classify gestures. The principal component feature vector with high classification success rate is searched using CART algorithm. As a result, 24 optimal feature vectors were found, which showed lower error rate (3.73%) and higher accuracy rate (95.17%) than the existing algorithm.
Recently, due to the development of deep learning, end-to-end speech recognition, which directly maps graphemes to speech signals, shows good performance. Especially, among the end-to-end models, conformer shows the best performance. However end-to-end models only focuses on the probability of which grapheme will appear at the time. The decoding process uses a greedy search or beam search. This decoding method is easily affected by the final probability output by the model. In addition, the end-to-end models cannot use external pronunciation and language information due to structual problem. Therefore, in this paper conformer with lexicon transducer is proposed. We compare phoneme-based model with lexicon transducer and grapheme-based model with beam search. Test set is consist of words that do not appear in training data. The grapheme-based conformer with beam search shows 3.8 % of CER. The phoneme-based conformer with lexicon transducer shows 3.4 % of CER.
The 4th industrial revolution refers to the next-generation industrial revolution led by information and communication technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), robot technology, drones, autonomous driving and virtual reality (VR) and it also has made a significant impact on the development of the advertising industry. However, the world is rapidly changing to a non-contact, non-face-to-face living environment to prevent the spread of COVID 19. Accordingly, the role of the 4th industrial revolution and advertising is changing. Therefore, in this study, text analysis was performed using Big Kinds to examine the 4th industrial revolution and changes in advertising before and after COVID 19. Comparisons were made between 2019 before COVID 19 and 2020 after COVID 19. Main topics and documents were classified through LDA topic model analysis and Word2vec, a deep learning technique. As the result of the study showed that before COVID 19, policies, contents, AI, etc. appeared, but after COVID 19, the field gradually expanded to finance, advertising, and delivery services utilizing data. Further, education appeared as an important issue. In addition, if the use of advertising related to the 4th industrial revolution technology was mainstream before COVID 19, keywords such as participation, cooperation, and daily necessities, were more actively used for education on advanced technology, while talent cultivation appeared prominently. Thus, these research results are meaningful in suggesting a multifaceted strategy that can be applied theoretically and practically, while suggesting the future direction of advertising in the 4th industrial revolution after COVID 19.
Neural networks have been used to predict the direction of stock index movement from past data. The conventional research that predicts the upward or downward movement of the stock index predicts a rise or fall even with small changes in the index. It is highly likely that losses will occur when trading ETFs by use of the prediction. In this paper, a neural network model that predicts the movement direction of the daily KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) to reduce ETF trading losses and earn more than a certain amount per trading is presented. The proposed model has outputs that represent rising (change rate in index ${\geq}{\alpha}$), falling (change rate ${\leq}-{\alpha}$) and neutral ($-{\alpha}$ change rate < ${\alpha}$). If the forecast is rising, buy the Leveraged Exchange Traded Fund (ETF); if it is falling, buy the inverse ETF. The hit ratio (HR) of PNN1 implemented in this paper is 0.720 and 0.616 in the learning and the evaluation respectively. ETF trading yields a yield of 8.386 to 16.324 %. The proposed models show the better ETF trading success rate and yield than the neural network models predicting KOSPI.
This paper is a study of the beginning pattern of simseul argument in the 19th century, based on the letter written by Hanju(1818~1886) and Mangu(1837~ 1902). In the text, I analyzed the theoretical differences between Mangu and Hanju that inherited from the study of Jungjae, is to expand the scope of the dispute between the Hanju and Mangu which to provide the beginning pattern of simseul argument. By revealing the theoretical difference between Hanju and Mangu, in the opposite direction, the content of the simseul argument between the Hanju and Jungjae's developed could be clearer. In the Hanjujip, there are nine letters to Mangu, there are also three letters to the Mangujip. These letters show a certain difference in the learning of the two people. So the text focuses on the content of these letters and reveals their theoretical differences, eventually it is confirmed that their theoretical differences lead to the beginning pattern of simseul argument. In particular, interpretation of LiKi leads to interpretation of Sim. Sim interpretation centers on the interpretation of the Zhuxi's 'Ki of Jungsang' meaning, while Hanju emphasizes to see as Lee, Mangu emphasizes that as the sum of Liki. 'Ki of Jungsang' is an interpretation of Zhuxi' Sim, and in the end, interpretation of 'Ki of Jungsang' means interpretation of Sim. Thus, while Hanju tried to see of Li, Mangu wanted to see at the sum of LiKi. This is simseul argument between Hanju and Man-gu, which was unfolded in the extension of the 19th century's simseul argument of erection. Through their argument, they are going to use it as an opportunity to review details of how the debate started in the Toegye school.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.53-61
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2022
Recent years have drawn a great attention to generation MZ and Metaverse, due to 4th industrial revolution and the development of digital environment that blurs the boundary between reality and virtual reality. Generation MZ approaches the information very differently from the existing generations and uses distinguished communication methods. In terms of learning, they have different motivations, types, skills and build relationships differently. Meanwhile, Metaverse is drawing a great attention as a teaching method that fits traits of gen MZ. Thus, the current research aimed to investigate how to increase the use of Metaverse in Educational Technology. Specifically, this research examined the antecedents of popularity of Gather Town, a platform of Metaverse. Big data of news articles have been collected and analyzed using the Bigkinds system provided by Korea Press Foundation. The analysis revealed, first, a rapid increasing trend of media exposure of Gather Town since July 2021. This suggests a greater utilization of Gather Town in the field of education after the COVID-19 pandemic. Second, Word Association Analysis and Word Cloud Analysis showed high weights on education related words such as 'remote', 'university', and 'freshman', while words like 'Metaverse', 'Metaverse platform', 'Covid19', and 'Avatar' were also emphasized. Third, Network Analysis extracted 'COVID19', 'Avatar', 'University student', 'career', 'YouTube' as keywords. The findings also suggest potential value of Gather Town as an educational tool under COVID19 pandemic. Therefore, this research will contribute to the application and utilization of Gather Town in the field of education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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