• Child Health Nursing Research
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• 제7권1호
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• pp.118-140
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• 2001

The purpose of this study was to measure the effect of safety education program in preschool children for accident prevention and improve their health through more systematic method. Data were collected from 584 preschoolers(247 preschooler are assigned to experimental group and 337 preschoolers are assinged to control group) from 4 to 6 years old using APP paper test which consists of questions and drawings. To experimental group, safety education were done 4 times within the time of 30 minutes per 1 time using education books, drawings, OHP. The findings of this study are as follows: 1. There were significant difference in movement(χ²=18.732, p=.0000), behavioral character(χ²=27.785, p=.000), synthetic judgement(χ²=12.02, p=0.002). So, safety education program have effect on preschooler. 2. In the accident proneness on preschooler between experimental group and control group according to general characteristics, it proved significant difference in the case of accident prevention education were done, reasoning power(χ²=10.48, p=.005), movement speed(χ²=7.341, p=.025) and behavioral character(χ²=18.86, p=.000), in the case of housing pattern is private house(individual house, yard?), reasoning power(χ²=6.683, p=.035), movement speed(χ²=12.76, p= .002) and behavioral character(χ²=12.24, p=.002), in the case of housing pattern is mixed-type, movement speed(χ²=6.935, p= .031) and behavioral character(χ²=10.816, p=.004), in the case of housing pattern is over six stories, movement speed(χ²=7.543, p=.023), in the case of subjects' age is 4 years old, movement speed(χ²=16.5, p= .000) and behavioral character(χ²=12.18, p=.002), in the case of subjects' age is 5 years old, movement speed(χ²=7.519, p= .023), watchfulness(χ²=6.372, p=.041), behavioral character(χ²=14.74, p=0.001) and synthetic judgement(χ²=14.5, p=.001), in the case of subjects' sex is male, life safety(χ²=6.406, p=.041), movement speed(χ²=22.86, p= .000), behavioral character(χ²=13.72, p= .001) and synthetic judgement(χ²=13.82, p=.001), in the case of subjects' sex is female, reasoning power(χ²=12.57, p=.002) and behavioral character(χ²=13.16, p= .001), in the case of childrens have past accidental experience, traffic safety(χ²= 6.683, p=.035), in the case of childrens have no past accidental experience, reasoning power(χ²=8.384, p=.015), movement speed(χ²=20.6, p=.000), behavioral character(χ²=25.1, p=.000) and synthetic judgement(χ² =10.79, p=.005), in the case of children's order is first, reasoning power(χ²=11.15, p=.004), movement speed(χ²=11.92, p= .003) and behavioral character(χ²=7.003, p=.030), in the case of children's order is second, movement speed(χ²=6.694, p= .035), behavioral character(χ²=26.9, p= .000) and synthetic judgement(χ²=14.3, p= .001), in the case of nuclear family, reasoning power(χ²=8.777, p=.012), movement speed(χ²=19.0, p=.000), behavioral character (χ²=26.4, p=0.000) and synthetic judgement (χ²=9.999, p=.007), in the case of mothers' school career is under high school graduate, life safety(χ²=8.023, p=.018), movement speed(χ²=10.99, p=.004) and behavioral character(χ²=6.777, p=.034), in the case of mothers' school career is beyond college graduate, reasoning power(χ²=6.717, p= .035), movement speed(χ²=8.963, p=.011), behavioral character(χ²=25.03, p=.000) and synthetic judgement(χ²=15.19, p=.001), in the case of mothers' age ranged 31-34, movement speed(χ²=12.29, p=.002) and behavioral character(χ²=14.17, p=.001), in the case of mothers' age ranged 35-39, movement speed(χ²=9.859, p=.007), behavioral character(χ²=9.095, p=.011) and synthetic judgement(χ²=7.810, p=.020), in the case of mothers' age is over 40, life safety(χ² =5.593, p=.025), in the case of mothers' job is full-time, traffic safety(χ²=6.032, p=.049) and reasoning power(χ²=8.502, p= .014), in the case of mothers' job is part- time., movement speed(χ²=10.99, p=.004) and behavioral character(χ²=7.895, p= .019), in the case of mothers have no job, movement speed(χ²=6.410, p=.041), movement stability(χ²=6.879, p=.032), behavioral character(χ²=27.72, p=.000) and synthetic judgement(χ²=18.11, p=.000). The difference of accident proneness between experimental group and control group according to general characterists, it also showed that there were significant difference in behavioral character compared to other area.. From this findings, we can guess that safety education program change and guide preschoolers' behavioral character to desirable direction.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.127-134
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• 2009

본 논문에서는 사용자의 대응정보를 반영하여 소스 캐릭터와 다른 골격을 가진 타깃 캐릭터의 움직임을 생성하는 방법에 대하여 제안한다. 본 시스템을 통해 사용자는 소스 캐릭터의 제어할 부위와 타깃 캐릭터의 제어될 부위를 대응하여 타깃 캐릭터의 움직임을 생성할 수 있다. 우리는 골격에 제한 없이 타깃 캐릭터의 자세생성을 위해 대응자세의 쌍을 예제로 이용한다. 그리고 뼈의 수에 상관없이 자유롭게 관절의 대응을 제공하기 위해 방향벡터를 사용하여 관절의 구조를 간략화 한다. 최종적인 자세는 예제들의 가중치 합을 통해 생성된다. 본 논문의 실험적 결과를 통해 시스템이 실시간으로 골격이 다른 타깃 캐릭터의 기본적인 움직임을 생성하면서 또한 사용자가 지정한 부위의 외형적 움직임을 생성할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-6
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• 2007

본 논문은 웹3D 컨소시엄과 ISO/IEC SC24 WG6 가 공동으로 제정한 국제표준안 ISO/IEC 19774 (H-Anim)을 기반으로 3차원 캐릭터의 애니메이션 제어 방법을 기술한다. H-Anim 캐릭터는 H-Anim 에디터에 의해 대화형으로 애니메이션 구조가 정의되고 수정이 가능하다. 이 결과에 따라 H-Anim 애니메이터에 의해 캐릭터 관절에서의 대화형 모션 파라미터 입력에 따라서 모션이 생성되어 캐릭터 애니메이션이 가시화된다. 본 논문에서는 H-Anim 으로 정의된 인체 구조에 모션을 생성해주는 도구 개발을 중심으로 기술한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1547-1553
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• 2008

본 논문은 간소화된 주성분 벡터를 이용한 벡터 그래픽 캐릭터의 다양한 얼굴 표정 생성 방법을 제안한다. 먼저 Russell의 내적 정서 상태에 기반하여 재정의된 벡터 그래픽 캐릭터들의 9가지 표정에 대해 주성분 분석을 수행한다. 이를 통해 캐릭터의 얼굴 특성과 표정에 주된 영향을 미치는 주성분 벡터를 찾아내고, 간소화된 주성분 벡터로부터 얼굴 표정을 생성한다. 또한 캐릭터의 특성과 표정의 가중치 값을 보간함으로써 자연스러운 중간 캐릭터 및 표정을 생성한다. 이는 얼굴 애니메이션에서 종래의 키프레임 저장 공간을 상당히 줄일 수 있으며, 적은 계산량으로 중간 표정을 생성할 수 있다. 이에 실시간 제어를 요구하는 웹/모바일 서비스, 게임 등에서 캐릭터 생성 시스템의 성능을 상당히 개선할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.413-435
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• 2018

Although the accuracy of handwritten character recognition based on deep networks has been shown to be superior to that of the traditional method, the use of an overly deep network significantly increases time consumption during parameter training. For this reason, this paper took the training time and recognition accuracy into consideration and proposed a novel handwritten character recognition algorithm with newly designed network structure, which is based on an extended nonlinear kernel residual network. This network is a non-extremely deep network, and its main design is as follows:(1) Design of an unsupervised apriori algorithm for intra-class clustering, making the subsequent network training more pertinent; (2) presentation of an intermediate convolution model with a pre-processed width level of 2;(3) presentation of a composite residual structure that designs a multi-level quick link; and (4) addition of a Dropout layer after the parameter optimization. The algorithm shows superior results on MNIST and SVHN dataset, which are two character benchmark recognition datasets, and achieves better recognition accuracy and higher recognition efficiency than other deep structures with the same number of layers.

• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.361-372
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• 2016

본 연구의 목적은 대학생의 이타행동과 이에 영향을 미치는 도덕적 정체성, 성격강점, 가족건강성, 도덕적 고양과 자기통제력 변인들의 구조적 관계를 탐색하는 것이었다. 연구모형으로는 도덕적 정체성, 성격강점, 가족건강성이 이타행동에 직접적으로 영향을 미치는 것과 도덕적 고양과 자기통제력을 통해 간접적으로 영향을 미치는 것을 포함하는 부분매개모형을, 대안모형으로는 세 개의 변인이 도덕적 고양과 자기통제력을 통해서만 이타행동에 영향을 미치는 완전매개 모형을 설정하여, 두 모형을 비교 평가한 후 연구모형을 최종 선정하였다. 이와 함께 최종모형을 이용하여 변인들 간의 구조적 인과관계를 분석하고 남자대학생과 여자대학생 집단 간의 구조적관계에서의 차이를 분석하였다. 그 결과 첫째, 도덕적 정체성은 도덕적 고양과 자기통제력을 완전매개하여 이타행동에 영향을 미치며, 성격강점은 도덕적 고양, 자기통제력을 매개하여 이타행동에 직접적인 영향을 미치며, 도덕적 고양과 자기통제력을 차례로 매개하여 이타행동에 간접적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가족건강성은 자기통제력을 매개해서만 이타행동에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 둘째, 남녀 대학생집단에 따라서는 구조적 관계에 차이가 없었으나, 성격강점이 도덕적 고양에 이르는 경로계수에서는 유의한 차이가 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.481-491
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• 2015

본 연구는 대학의 인성교육을 목표로 개발된 교양교과목의 효과성을 검증하고 결과를 논의함으로써, 향후 개선된 인성교육 교과를 개발하기 위함에 목적이 있다. 연구는 지방의 K대학교의 마음나눔교육부에서 대학의 교육 목표에 따라 개발된 '마음교양' 교양교과를 대상으로 효과성을 검증하였다. 교과는 15주로 진행했으며 구체적인 인성교육의 내용은 '감사'의 가치관 증진으로 구성되었다. 효과성을 검증하기 위해 켄터키 마음챙김기술 척도, 게슈탈트접촉경계진단검사, 나의식우리의식 척도, 자존감 척도를 사용하였다. 연구대상자는 '마음교양' 교양교과를 수강한 학생(실험군)과 수강하지 않은 학생(통제군) 229명의 자료이며, 연구방법은 집단간 차이분석을 하였다. 분석결과, 게슈탈트접촉경계진단검사의 하위요인인 연결성 척도에서만 유의미한 집단간 차이를 보였다(t=2.323, p=.021). 이는 대인관계에서의 연결성 회복을 시사하며, 인성교육의 일부 효과성이 검증되었음을 의미한다. 추후 연구에서는 감사의 마음이외에 K대학교의 교육이념을 반영한 교과 내용을 구체화하고, 교육방법에서도 K여자대학의 교육 목표를 구체적으로 반영한 교과개발이 필요함이 논의되었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.630-632
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• 2009

The parameters of PID controller should be readjusted whenever system character change. In spite of a rapid development of control theory, this work needs much time and effort of expert. In this paper, to resolve this defect, after the sample of parameters in the changeable limits of system character is obtained, these parametrs are used as desired values of back propagation learning algorithm, also neural network auto tuner for PID controller is proposed by determing the optimum structure of neural network. Simulation results demonstrate that auto-tuning proper to system character can work well.

• KIEE International Transaction on Systems and Control
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• 제12D권1호
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• pp.27-32
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• 2002

In this paper, we would study the applicability of neural networks to the recognition process of Korean stenographic character image, applying the classification function, which is the greatest merit of those of neural networks applied to the various parts so far, to the stenographic character recognition, relatively simple classification work. Korean stenographic recognition algorithms, which recognize the characters by using some methods, have a quantitative problem that despite the simplicity of the structure, a lot of basic characters are impossible to classify into a type. They also have qualitative one that It Is not easy to classify characters fur the delicacy of the character farms. Even though this is the result of experiment under the limited environment of the basic characters, this shows the possibility that the stenographic characters can be recolonized effectively by neural network system. In this system, we got 90.86% recognition rate as an average.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.105-115
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• 2002

본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘(contour tracking algorithm)과 개선된 ART1을 이용한 영문 명함인식 방법을 제안한다. 영문 명함 영상에서 문자열 추출은 영상을 3배로 축소하여 수평 스미어링 기법(smearing method)과 4방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 문자열 후보 영역을 추출하고 수평 및 수직의 비율과 면적을 이용하여 문자열 영역과 비문자열 영역을 구분하였다. 추출된 문자열 영역에서 개별 문자 추출은 수평 스미링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 추출하였고 개별 문자들의 인식은 ART1 알고리즘을 개선하여 인식에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 ARTI 알고리즘은 퍼지 합 접속 연산자를 이용하여 유사도를 동적으로 조정함으로써 기존의 ART1을 개선하였다. 추출 및 인식 실험 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 영문 명함 인식에서 효율적인 것을 확인하였다.