디지털 테크놀로지의 발달로 정보화 사회의 패러다임이 변화됨에 따라, 디지털 매체의 특성을 이용하는 미디어 아트와 넷아트는 기존의 작품처럼 일방적인 전달이 아닌 움직이고 반응하는 등의 상호작용성이 강한 작품들로 점차 진화하고 있다. 이러한 영향으로 최근에 디지털 미디어 기술을 매체로 한 다양한 실험적인 예술작품들이 네트워크 공간에서 제작되고 있으며 예술과 디지털의 결합을 시도하고 있다. 본 논문에서는 넷아트의 특성과 유희성의 관계에 대하여 살펴보고 넷아트에서 구현되어 나타난 인터랙티브와 네트워크적 특성 그리고 유희성과의 관계를 분석하였다. 이러한 분석을 바탕으로 하여 전통적 캐릭터인 도깨비 형상에 대한 해학적 정서를 넷아트의 유희적 개념으로 표현하여 새로운 미학적 경험을 제공하고자 한다.
Sea casualties may happen in ship, cargo and the others concerned with sea transportation. : the shipo-wer, marine insurer and salvage company have been endeavored to compensate salvage award with some rule and regulation such as Marine Insurance Act, York Antwerp Rules and Average adjustment rules. Once sea casualties happened, the salvage contract is established between the owners, marine insurance and salvage company, the contract are divided into so many kinds of them. In this paper, we have an analysis on the character of the salvage contract whether the characteristic contents of them are in benefit to any party or not. In this connection with these positive or negative character of the contract, it is worthwhile to compare the actual salvage expenses contract with no cure no pay contract. LOF 1990 has been revised recently, which is based on no cure no pay, expecially, the special compensation, safety net clause of LOF 1990 could be understood in the view of the prevention of sea pollution and the preservation of sea circumstances in the world. Salvage has the complicated and quality, because the adjustment of almost salvage charges have been treated through the other sea casualties which is accompanied by and mixed with. Besides of the importance of salvage contracts, we are in need to understand that what the diversified character of salvage charges are. Furthermore the owners should carefully select the insured conditions on Hull Insurance according to the type of his company, operating ocean route, loading cargo and etc. In this paper, we would try to analyze the character of the salvage award such as General Average, Sue and Labour Charges and Particular charges. We would like to propose that the uniformed system of the salvage award. Compensation should be built up for the effective and efficient salvage operation and for reducing the claims and conflicts from the concerned parties. To this end, we could expect that the uniformed system for salvage award compensation will come to be the benefit of all owners, insurers, salvage company.
모바일 환경에서 딥러닝을 통한 손 제스처 인터페이스를 제공하려면 높은 인식률을 제공하면서 실행속도의 저하를 막기 위한 네트워크 경량화의 연구가 필수적이다. 본 논문은 딥러닝 모델의 경량화를 통해 모바일 기기에서 손가락을 이용하여 공중에 쓴 문자를 실시간으로 인식하는 방법을 제안한다. MobileNet을 특징 추출기로 활용하는 객체 탐지 모델인 SSD (Single Shot Detector)를 기반으로 집게손가락을 탐지하고 손끝 경로를 이어 결과문자 영상을 생성한다. 이 영상은 서버로 전송되어 정규화 과정을 수행한 다음 학습된 OCR 모델을 이용하여 문자를 인식한다. 본 방법을 검증하기 위하여 12명의 사용자가 GALAXY S10+ 기기를 사용하여 1,000개의 단어를 실험한 결과 평균 88.6%의 정확도로 손가락을 인식하고 124 ms 이내로 인식된 텍스트가 출력되어 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 모바일 환경에서 손가락을 이용한 간단한 문자 전송, 메모 및 공중 서명 등에 활용될 수 있다.
Didik Ariyanto;Suharyanto Suharyanto;Flandrianto S. Palimirmo;Yogi Himawan;Listio Darmawantho;Fajar Anggraeni
Fisheries and Aquatic Sciences
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제27권5호
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pp.265-275
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2024
The success of establishing the Indonesian growing fast hybrid carp, namely "Permata", on a controlled environmental test must be followed up with a large-scale test. This study aims to evaluate the phenotypic performance of the Permata hybrid carp in multi-locations with different cultivation systems. The test sites consisted of floating net cages, running-water ponds, semi-concrete ponds, earthen ponds, fully concrete ponds, and static net cages. For 90 days, fish were fed commercial pellets with a 28%-30% protein content. At the end of the test, all fish were harvested and counted. Data on length, weight, survival rate, and harvested biomass were used to analyze the effect of genotype, environment, and their interaction on the phenotypic performance. The growth based on final weight is used to analyze the stability performance in each test location. The results showed that the length and weight of common carp were significantly affected by genotype and the environment, but not by the interaction of both. The genotype, environment, and the interaction of both factors affected common carp's survival and harvested biomass. Common carp reared in floating net cages generally had the best performance, while carp reared in fully concrete tanks and static net cages had the lowest. The growth stability analysis showed that the common carp in this study were unstable genotypes but have a broad adaptability in term of different environments.
O2O 상점 모델은 온/오프라인의 경계를 허물어 고객에게 큰 편의성을 제공하는 플랫폼이다. 이러한 플랫폼을 효과적으로 운영하기 위해서는 소상공인들이 필요한 정보를 디지털 형태로 제공해야 한다. 특히, 한글 메뉴판을 디지털화하는 과정이 수동으로 진행될 경우 여러 문제점을 일으킬 수 있으며, OCR 기술 사용 시 한글의 인식 정확도가 낮아 오류 인식의 가능성이 높다. 이에 본 논문에서는 한글 메뉴판의 자동 인식을 위해 대표적인 OCR 모델인 EasyOCR을 기반으로 하되, 한글 문자 인식의 낮은 정확도를 개선하고자 한다. 제안하는 모델은 VGG와 ResNet의 구조적 장점을 통합하고, 어텐션 메커니즘을 도입하여 한글 문자의 인식 성능을 크게 향상시키도록 설계한다. 실험 결과, 제안하는 모델은 EasyOCR에 비해 Accuracy 기준 약 3.5%, Confidence Score와 Normalized Edit Distance 기준 약 1%의 인식 정확도 향상을 보였다. 따라서, 제안한 방법이 기존 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 입증한다.
Optical character recognition (OCR) has been studied for decades because it is very useful in a variety of places. Nowadays, OCR's performance has improved significantly due to outstanding deep learning technology. Thus, there is an increasing demand for commercial-grade but affordable OCR systems. We have developed a low-cost, high-performance OCR system for the industry with the cheapest embedded developer kit that supports GPU acceleration. To achieve high accuracy for industrial use on limited computing resources, we chose a state-of-the-art text recognition algorithm that uses an end-to-end deep learning network as a baseline model. The model was then improved by replacing the feature extraction network with the best one suited to our conditions. Among the various candidate networks, EfficientNet-B3 has shown the best performance: excellent recognition accuracy with relatively low memory consumption. Besides, we have optimized the model written in TensorFlow's Python API using TensorFlow-TensorRT integration and TensorFlow's C++ API, respectively.
This study has attempted to investigate the effect of cubism on fashion and figure out how its formative characteristics have been expressed in contemporary fashion in the 21st century, focusing on the period since 2010. The propose of the study is to broaden research scope in fashion design through analysis and inspection on formative aspects among the cases which have proposed brand - new fashion designs by adapting cubism in fashion. To find out the characteristics of cubism in painting and formative characteristics of contemporary fashion in which the characteristics of cubism are reflected, a literature review has been conducted by referring to domestic and foreign books, previous papers, academic journals and Internet resources on cubism. For an empirical study, in addition, photos of cubism-applied modern fashion have been collected and analyzed through http://www. samsungdesign.net. The following results have been obtained: First, the formative characteristics of cubism were obtained in following categories; character of figure, simultaneity, reiteration and facticity. Second, according to analysis on cases after applying the formative characteristics on contemporary fashion design, the character of figure by the geometric shape of cubism was observed in fashion as well. After dismantling and reconfiguring garments, simultaneity has been expressed in an exaggerated and distorted manner through regular and repetitive overlapping or overlapping of irregular shapes. In terms of facticity, novelty has been delivered with the use of heterogeneous materials, using collage and patchwork techniques. Third, simplicity and functionality in cubism - style garments in the early 20th century have disappeared in contemporary design in the 21st century. Now, a dynamic aspect is only found. Fourth, unlike common paintings, 2D textiles are added to a 3D body in fashion design. In addition, it can be observed from multiple angles depending on the movement so that it can display more diverse shapes. Therefore, it could be the origin of inspiration to many designers.
평범하게 보이는 놀이에도 심장한 의미가 있을 수 있다. 유진 핑크(Fink, 1960)는 이런 가정을 전제로 놀이의 외피인 오락성을 넘어 놀이의 속살인 참된 의미를 발견하기 위해 '놀이세계'의 근원적 구조를 통찰해 놀이를 재미(delight), 의미(meaning), 공동체(community), 규칙(rules), 도구(equipment)라는 5개 요소로 해부하는 연구모형을 확립했다. 본 연구에서는 이 분석모델을 적용하여 2019년 스타로 떠오른 공영 방송 EBS의 신생 캐릭터 '펭수'의 놀이 구조를 출연 영상물, 퍼포먼스, 기사 등 모든 텍스트를 연구대상으로 선정해 내용분석을 하였다. 분석결과 펭수의 놀이세계는 놀이 원형의 5가지 요소를 짜임새 있게 갖춰 놀이로서의 체계성과 완결성이 두드러졌다. 수용자들을 놀이의 장으로 잘 흡인하여 성공한 캐릭터가 된 것이다. 구성요소 중 재미는 우스꽝스런 외양과 돌발성·파격성이 돋보는 행동, 의미는 권위주의 타파와 자존감·활력의 제고, 공동체는 오프·온 라인과 아날로그·디지털을 넘나드는 멀티 플랫폼 이용자들, 규칙은 펭수의 콘셉트를 자아를 지닌 어린 이방인으로 설정해 신분 비공개하기, 도구는 펭수 캐릭터 그 자체와 그가 시시각각 선보인 언술(言術)로 각각 나타났다. 펭수는 '자아인형'으로서 그간 이런 놀이요소를 정교하게 결합시킨 다소 과장되고 자극적인 퍼포먼스를 통해 불확실성과 불안감으로 인해 어려움을 겪고 있는 청년층 등 모든 사회 구성원들에게 격려와 위로, 조언과 안내, 배려와 용서, 성찰과 해탈이란 긍정적인 의미를 적잖이 전파하는 사회적 순기능을 한 것으로 분석되었다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.1-11
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2021
Document page segmentation is an important step in building a quality optical character recognition module. The study examined already existing work on the topic of page segmentation and focused on the development of a segmentation model that has greater functional significance for application in an organization, as well as broad capabilities for managing the quality of the model. The main problems of document segmentation were highlighted, which include a complex background of intersecting objects. As classes for detection, not only classic text, table and figure were selected, but also additional types, such as signature, logo and table without borders (or with partially missing borders). This made it possible to pose a non-trivial task of detecting non-standard document elements. The authors compared existing neural network architectures for object detection based on published research data. The most suitable architecture was RetinaNet. To ensure the possibility of quality control of the model, a method based on neural network modeling using the RetinaNet architecture is proposed. During the study, several models were built, the quality of which was assessed on the test sample using the Mean average Precision metric. The best result among the constructed algorithms was shown by a model that includes four neural networks: the focus of the first neural network on detecting tables and tables without borders, the second - seals and signatures, the third - pictures and logos, and the fourth - text. As a result of the analysis, it was revealed that the approach based on four neural networks showed the best results in accordance with the objectives of the study on the test sample in the context of most classes of detection. The method proposed in the article can be used to recognize other objects. A promising direction in which the analysis can be continued is the segmentation of tables; the areas of the table that differ in function will act as classes: heading, cell with a name, cell with data, empty cell.
본 논문은 전기기기에 순간전압저하를 발생 하였을 경우 응동특성에 대한 영향을 계측하였다. 실험 방법은 AVR에서 Sag 발생기인 IPC에 입력한 후, IPC에서 전압의 크기와 시간을 조정하여 실험기기에 순간전압 강하를 발생하였다 실험기기는 PLC, 전자접촉기, 400[W]고압방전램프를 시험하였다. PLC시험에서 무부하와 정격부하에 따라 특성 의 변화가 생겼으며, 정격부하에서 Voltage Sag의 영향을 더 받았다 전자접촉기의 시험은 위상을 $0^{\circ},\;30^{\circ},\;60^{\circ},\;90^{\circ}$로 변화하여 Voltage Sag 발생시켜 계측하였으며, 위상의 변화에 따라 특성곡선이 변화하였다. 고압방전램프시험은 고압나트륨램프와 수은램프, 메탈헬라이드에 Voltage Sag를 발생시켰다. 방전램프의 시험결과 고압나트륨램프의 특성곡선이 가장 안정적으로 나타났다. 본 실험을 통해 순간전압저하에 대한 저압기기의 특성을 실험적으로 입증하여 전력시스템의 설계에 영향을 미칠 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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