The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1231-1238
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2021
Recently, large online shopping malls are providing image search services as well as text or category searches. However, in the case of an image search service, there is a problem in that the search service cannot be used in the absence of an image. This paper describes the development of a system that allows users to find the clothes they want through hand-drawn images of the style of clothes when they search for clothes in an online clothing shopping mall. The hand-drawing data drawn by the user increases the accuracy of matching through neural network learning, and enables matching of clothes using various object detection algorithms. This is expected to increase customer satisfaction with online shopping by allowing users to quickly search for clothing they are looking for.
The purpose of this study is to analyze tasks reflected in Korean and US textbooks according to the mathematical modeling perspectives, and then to compare the diversity of learning opportunities given to students from both countries. For this, we analyzed mathematical modeling tasks of textbooks based on three aspects: mathematical modeling process, data, and expression. Results are as follows. First, with respect to modeling process, Korean textbook provides a high percentage of the task at all stages of modeling than US textbook. Second, with respect to data, both countries' textbooks have the highest percentage of matching task. Korean textbooks have a large gap in data characteristics by textbook. Third, with respect to expression, both countries' textbooks have the highest percentage of text and picture. Korean textbooks have a large gap in the type of expression than US textbooks, and some textbooks have no other expression except for text and picture. Fourth, tasks were analyzed by integrating the three features. The three features were not combined in various ways. It is necessary to diversify the integration of the three features.
The Journal of Korean society of community based occupational therapy
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v.8
no.3
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pp.25-35
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2018
Objective : The purpose of this study was to identify changes in reading ability among children with Borderline Intelligence by applying an electronic media reading training protocol. Methods : A picture book reading training protocol was applied to 10 childrens with borderline intelligence using electronic media to improve reading skills. This protocol was performed for 10 session once a week. After the analysis of the content validity index about the protocol presented in this study, this prococol was applied to the subjects. To analyze the changes of the reading ability for the subjects, KNISE-BAAT type A and B reading test were used. Results : According to the tests taken before and after implementing, the Application of Picture Booking Training Protocol using Electronic Media there was a significant improvement in Reading ability (Understanding words, Completion sentence, Vocabulary selection, Vocabulary arrangement, Understanding short text). However, there was no significant difference in Oral Reading. Conclusion : Application of Picture Booking Training Protocol using Electronic Media may be used as a beneficial measure to improve the reading abilities of children with Borderline Intellectual.
In this study, the effects of the number and the presentational type of anomalous data on students'cognitive conflict and conceptual change in studying 'conservation of mass before and after combustion'were investigated. The subjects were 128 eighth graders in a co-ed middle school. A preconception test, a test of response to anomalous data, and a conception test were administered. Four types of anomalous data varying the number (one/two) and the presentational type (text/text+figure) were presented. The results indicated that students with two anomalous data showed more cognitive conflicts than those with one. However, no significant differences in the degree of cognitive conflict were found by the presentational types of anomalous data. The ANOVA results indicated that there were no significant differences by the characteristics of anomalous data in the conception test scores.
We propose a data coding scheme for reducing' power consumption and ElVII in transmitting a sequence of data from LCD controller to LCD driver. The proposed coding scheme makes use of reducing data transitions in general text image of PC. It can be implemented with a little hardware and applied to the real-time applications of LCD driving system. We have executed computer simulations of the proposed coding scheme and compared the results of the proposed scheme with those produced by the existing coding schemes. The proposed coding scheme, compared to the existing ones, reduces the switching activity significantly in both of text and picture images.
The purpose of this study was to examine the social efficacy of children shown in reflective journal writing of early childhood education teachers focusing on picture book activities. The subjects were 47 3, 4 and 5 year old children in G Child Care Center in the Capital Area. Teachers were asked to do 20 picture book activities and to write a journal according to reflective thinking after each picture book activity. Through the reflective journals collected, this study attempted to interpret and analyze them qualitatively by classifying the journals and yielding text contents according to factors for children's social efficacy such as emotionality, emotion control, interpersonal relationship technique, and social knowledge understanding. From the results of this study, first, it was found that children expressed their emotion naturally and that they learned their unique emotionality while they lived together with their friends. Second, it was found that children perceived and controlled their own emotions by using their sympathy and empathy. Third, it was found that children recognized and accepted that they are different rather than the counterparts are wrong through their differences in each other's thoughts to compose the capability of interpersonal relationship. Fourth, it was found that children improved themselves by their understanding, respecting and accommodating their friends as members of society.
CAPTCHA is a security tool that prevents the automatic sign-up by a spam or a robot. This CAPTCHA usually depends on the smart readability of humans. However, the common and plain CAPTCHA with text-based system is not difficult to be solved by intelligent web-bot and machine learning tools. In this paper, we propose a new sub-image based CAPTCHA system totally different from the text based system. Our system offers a set of cropped sub-image from a whole digital picture and asks user to identify the correct orientation. Though there are some nice machine learning tools for this job, but they are useless for a cropped sub-images, which was clearly revealed by our experiment. Experiment showed that our sub-image based CAPTCHA is easy to human solver, but very hard to all kinds of machine learning or AI tools. Also our CAPTCHA is easy to be generated automatical without any human intervention.
Document image is segmented and classified into text, picture, or table by a document layout analysis, and the words in table regions are significant for keyword spotting because they are more meaningful than the words in other regions. This paper proposes a method to extract words from table regions in document images. As word extraction from table regions is practically regarded extracting words from cell regions composing the table, it is necessary to extract the cell correctly. In the cell extraction module, table frame is extracted first by analyzing connected components, and then the intersection points are extracted from the table frame. We modify the false intersections using the correlation between the neighboring intersections, and extract the cells using the information of intersections. Text regions in the individual cells are located by using the connected components information that was obtained during the cell extraction module, and they are segmented into text lines by using projection profiles. Finally we divide the segmented lines into words using gap clustering and special symbol detection. The experiment performed on In table images that are extracted from Korean documents, and shows $99.16\%$ accuracy of word extraction.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.8C
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pp.1159-1174
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2004
In this paper, we present an efficient algorithm for region analysis of business card images acquired in a PDA by using DCT and information pixel density. The proposed method consists of three parts: region segmentation, information region classification, and text region classification. In the region segmentation, an input business card image is partitioned into 8 f8 blocks and the blocks are classified into information and background blocks using the normalized DCT energy in their low frequency bands. The input image is then segmented into information and background regions by region labeling on the classified blocks. In the information region classification, each information region is classified into picture region or text region by using a ratio of the DCT energy of horizontal and vertical edge components to that in low frequency band and a density of information pixels, that are black pixels in its binarized region. In the text region classification, each text region is classified into large character region or small character region by using the density of information pixels and an averaged horizontal and vertical run-lengths of information pixels. Experimental results show that the proposed method yields good performance of region segmentation, information region classification, and text region classification for test images of several types of business cards acquired by a PDA under various surrounding conditions. In addition, the error rates of the proposed region segmentation are about 2.2-10.1% lower than those of the conventional region segmentation methods. It is also shown that the error rates of the proposed information region classification is about 1.7% lower than that of the conventional information region classification method.
The attribute of cartoon and comics has been known the combination of image and text. It is improved the we find the shape of comics at the first comics on the newspaper. But we can read the comic without word. These works don't give the difficult to read and it may transfer to readers by the image of figure on comics. Therefore how can the image reach the readers by the communication. This study is the research of the visual image communication and the attribute of wordless comics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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