• Journal of Korean Home Economics Education Association
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.1-13
• /
• 2010

This study was planned to provide basic information to help teachers guide lookism-prone students in their home and school life, and to guide them in the unit relating to clothing in school curriculums. To carry out this experiment questionnaires were administered to 481 students in their first and second year in middle and high schools in Gwangju city. The questionnaires are composed of 3 themes; 'general matters', 'attitudes about and recognition of appearance management' and 'school adaptation'. The collected data was analyzed with Component analysis(Varimax rotation) and Cronbach's ${\alpha}$, T-test, one-way ANOVA, Duncan-test, Pearson's correlation analysis and multiple regression analysis using the SPSS WIN 14.0(Kr). The results of this study were as follows; 1. The more they managed their behavior relating to appearance and cleanliness, the better they felt their friendships. 2. The less they concentrated management relating to appearance, the better they felt about their relationships with their teachers. 3. The less they concentrated management relating to appearance but the more they managed cleanliness the easier they adjusted to school rules. 4. The less they pursued a trendy appearance but the more they managed cleanliness, the better they studied.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.278-283
• /
• 2010

In this paper, we designed and proposed framework of extended user model to support student tailored learning in ubiquitous environment. For the purpose, existents model that is domain model, user model, adaptation model and interaction model connected to LMS(Learning Management System) and LCMS(Learning Contents Management System). Students information management process that is extended user model is in between LMS and adaptive learning system. And the process connected u-LMS to use u-learning. u-LMS and u-LCMS could support the learning contents through exchange the contents according to connect and request from the students.

• Journal of Korea Game Society
• /
• v.6 no.2
• /
• pp.13-22
• /
• 2006

As the development of games continues, the intelligence of NPC is becoming more and more important. Nowadays, the NPCs of MMORPGS are not only capable of simple actions like moving and attacking players, but also utilizing variety of skills and tactics as human-players do. This study suggests a method that grants characters used in RPG(Role-Playing Game) an ability of training and adaptation using Neural network and Genetic Algorithm. In this study, a simple game-play model is constructed to test how suggested intellect characters could train and adapt themselves to game rules and tactics. In the game-play model, three types of characters(Tanker, Dealer, Healer) are used. Intellect character group constructed by NN and GA, and trained by combats against enemy character group constructed by FSM. As the result of test, the proposed intellect characters group acquire an appropriate combat tactics by themselves according to their abilities and those of enemies, and adapt change of game rule.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.14 no.12
• /
• pp.545-554
• /
• 2014

In this paper, we propose online Chinese character learning machine with a depth camera, where a system presents a Chinese character on a screen and a user is supposed to draw the presented Chinese character by his or her hand gesture. We develop the hand tracking method and suggest the adjusted chain code to represent constituent strokes of a Chinese character. For hand tracking, a fingertip is detected and verified. The adjusted chain code is designed to contain the information on order and relative length of each constituent stroke as well as the information on the directional variation of sample points. Such information is very efficient for a real-time match process and checking incorrectly drawn parts of a stroke.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.47 no.5
• /
• pp.127-135
• /
• 2010

In motion adaptive temporal noise reduction filtering used for reducing video noises, the strength of motion adaptive temporal filtering should be carefully controlled according to temporal movement. This paper presents a motion adaptive temporal filtering scheme based on least-square training. Each pixel is classified to a specific class code according to temporal movement, and then, an iterative least-square training method is applied for each class code to find optimal filtering coefficients. The iterative least-square training is an off-line procedure, and the trained filter coefficients are stored in a lookup table (LUT). In actual noise reduction filtering operation, after each pixel is classified by temporal movement, simple filtering operation is applied with the filter coefficients stored in the LUT according to the class code. Experiment results show that the proposed method efficiently reduces video noises without introducing blurring.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.09b
• /
• pp.155-161
• /
• 2003

출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.55-56
• /
• 2021

최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.600-602
• /
• 2023

사전 학습된 언어 모델은 최근 다양한 도메인 및 응용태스크에 활용되고 있다. 하지만 언어 모델을 활용한 문장 난이도 측정 태스크에 대해서는 연구가 수행된 바 없다. 이에 본 논문에서는 교과서 데이터를 활용해 문장 난이도 데이터 셋을 구축하고, 일반 말뭉치로 훈련된 BERT 모델과 교과서 텍스트를 활용해 적응 학습한 BERT 모델을 문장 난이도 측정 태스크에 대해 미세 조정하여 성능을 비교했다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.69-72
• /
• 2002

본 논문에서 화자공간모델 evolution에 기반한 continuous density hidden Markov model (CDHMM)의 online 적응에 대한 새로운 기법을 제안한다. 학습화자의 a priori knowledge을 나타내는 화자공간모델은 factor analysis (FA) 또는 probabilistic principal component analysis (PPCA)와 같은 은닉변수모델(latent variable model)에 의해 효과적으로 나타내어진다. 은닉 변수모델은 화자공간모델뿐아니라 CDHMM 파라메터의 ajoint prior분포를 표시함으로, maximum a posteriori(MAP)적응기법에 직접 적용되어진다. 화자공간모델의 hyperparameters와 CDHMM파라메터를 동시에 순차적으로 적응하기 위해 quasi-Bayes (QB)추정 기술에 기반한 online 적응기법을 제안한다. 연속숫자음 인식과 관련된 화자적응 실험을 통해 제안된 기법은 적은 적응데이터에서 좋은 성능을 나타내며, 데이터가 증가함에 따라 성능이 지속적으로 증가함을 보여준다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 2023.11a
• /
• pp.129-133
• /
• 2023

이 연구는 재외국민 전형을 통해 입학한 학생들의 학교 부적응을 막기 위한 상담 프로그램을 실행하여 학교 적응도를 높이고 스트레스를 줄이는 데 목적으로 한다. 이 연구는 학교 적응의 효과적인 방법을 모색하는 한편 학생 본연의 자아존중감 차이에 따른 결과를 분석하고 친구 관계에 따른 원인도 있을 것이라 전제하였다. 본 연구에서는 상담 프로그램을 통해 학교 적응 능력을 학습효과를 증진하는 것에 목적을 두고 시행하겠다. 상담 프로그램을 진행하는 데 TCK가 원래 지닌 자아존중감의 높낮이가 프로그램의 결과와 학교 적응에 미치는 영향에 관해 연구하겠다. 또한 프로그램을 진행하는 기간에 학생들의 스트레스 지수 변화를 통한 학교 적응에 미치는 효과도 연구하고자 한다. 이와 같은 목적을 바탕으로 자아 존중감(Self-esteem)을 종속변수로 설정하여 본 연구를 진행한다. 본 연구는 위와 같은 학생들이 상담 프로그램을 통해 부적응을 극복하고 효과적으로 적응하는데, 있어 도움을 주는 데 의의가 있다.