본 연구는 배경의 밝기와 색채 자극의 크기에 따라 색채를 동일하게 지각 할 수 있도록 디지털 색채 재현을 목적으로 수행되었다. 디스플레이의 진화에 따라 다양한 크기의 디스플레이 디바이스에서 보다 정확한 색채와 향상된 영상 재현은 화질에 전반적인 영향을 미치고 있다. 본 연구는 디지털 미디어 환경에서 시각적 특성을 반영한 디지털 색채 재현을 위해 중심와 시각과 주변시 시각의 특성을 분리하고 배경의 밝기와 색채 자극의 크기에 따른 기존 연구결과를 바탕으로 컬러 어피어런스 모델링을 계발하였다. 도출된 실험 결과를 바탕으로 분산분석을 통해 배경의 밝기와 색채 자극의 크기에 따른 컬러 어피어런스 모델링을 제안하였으며 제안된 모델을 근거로 하여 알고리즘 및 모델링 검증 작업을 실시하였다. 또한 디스플레이 접목을 위해 제안한 모델을 이용하여 실질적인 색채 제어 시스템을 구성하고 복합적인 화상이 입력 영상으로 제시될 경우의 방법도 제안하였다. 본 연구를 통해 입력 영상이 디스플레이 크기에 따라 전환 될 때 발생할 수 있는 색채 변환 오류를 인간의 시지각 관점에서 해결 하여 보다 정확한 색채 표현과 향상된 화질 영상 재현이 가능하다.
급속하게 변하고 있는 디지털 환경의 사회 구조는 경제활동에 큰 영향을 주고 있다. 경제활동을 지속하려는 개인과 정책지원을 하는 국가에도 중요한 현안이다. 고령화로 인한 인적 자본 활용 문제, 코로나19 팬데믹으로 인한 실물경제 불황과 대면 경제활동의 위축 그리고 고용 감소와 일자리 불안정성이 대두되면서 비대면 산업이 활성화되었다. 그에 따라 디지털 미디어 콘텐츠 기반의 경제활동이 일상화되었고, 정부도 미디어 콘텐츠 기반 경제활동에 실효성 있는 인적 자본 활용이 주요 정책 과제가 되었다. 일자리 지속을 바라는 사람들에게 디지털 환경에 대한 적응은 선택이 아닌 필수가 되었다. 따라서 본 연구는 디지털 역량과 개인적 역량이 경제활동 지속 의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 롤 모델의 조절 효과를 검증하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 전국 남·여 20~80세를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 수집된 설문지 385부 중 382부의 자료를 분석하였다. 본 연구의 분석을 위해서 SPSS 23.0의 프로그램을 사용하였고, 설문 항목은 Likert 5점 척도를 이용하여 측정하였다. 분석 결과는 첫째, 디지털 역량 중 미디어 콘텐츠 활용 역량은 경제활동 지속 의도에 정(+)의 영향이 나타나 SNS 등의 최신 디지털 미디어 콘텐츠 활용 역량이 높을수록 경제활동 지속 의도가 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 개인적 역량 중 자금 능력은 부(-)의 영향이, 경험은 정(+)의 영향이 경제활동 지속 의도에 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 사회적 환경은 경제활동 지속 의도에 의미 있는 영향이 없는 것으로 나타났다. 넷째, 사회적 지지 중 가족지지는 경제활동 지속 의도에 정(+)의 영향이 나타나 가족에 대한 다양한 감정적 지원은 경제활동 지속 의도가 증가하는 것으로 나타났다. 다섯째, 롤 모델은 경제활동 지속 의도에 정(+)의 영향이 미치는 것으로 나타났으며, 미디어 콘텐츠 활용 역량과 가족지지가 경제활동 지속 의도에 미치는 영향에서 조절 효과 역할을 하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과, 경제활동 지속을 위하여 디지털 미디어 콘텐츠 기반의 디지털 교육과 인적 구조에 맞는 정부의 취업과 창업에 대한 정책지원이 요구된다.
The objective of this paper is to gain a better understanding of factors influencing digital piracy and the use of paid services on the web. A model identifying and describing various factors which affect decision$\sim$makers' attitude toward sharing digital products and online behavioral intentions is constructed based on established theories of human behavior. The relationship between the continuous intention of sharing the products and the intention to use online services is also discussed. Findings show that a independent relationship exists between illegal and legal behaviors, which means stopping piracy by individuals can not lead to their buying of the products. Also while the attitude toward piracy was significantly related to the continuous intention of piracy behaviors, did not necessarily lead to the use intention of online services. The data also show that beliefs concerning consequences of digital piracy were significant enough to alter one's behavioral attitude. There was a significant relationship between perceived consequences and the intention to pirate digital products or to use paid services. The results also show that while the effect of economical and ethical factors were ascertained, that of social and legal factors have not been found. Self$\sim$efficacy has a moderating effect on the relationship between the attitude toward piracy and both intentions of online behavior. The implications of the findings to research and practice are discussed.
Understanding of human emotion has a high importance in interaction between human and machine communications systems. The most expressive and valuable way to extract and recognize the human's emotion is by facial expression analysis. This paper presents and implements an automatic extraction and recognition scheme of facial expression and emotion through still image. This method has three main steps to recognize the facial emotion: (1) Detection of facial areas with skin-color method and feature maps, (2) Creation of the Bezier curve on eyemap and mouthmap, and (3) Classification and distinguish the emotion of characteristic with Hausdorff distance. To estimate the performance of the implemented system, we evaluate a success-ratio with emotional face image database, which is commonly used in the field of facial analysis. The experimental result shows average 76.1% of success to classify and distinguish the facial expression and emotion.
Facial expression recognition plays a significant role in understanding human emotional states. With the advancement of AI and computer vision technologies, extensive research has been conducted in various fields, including improving customer service, medical diagnosis, and assessing learners' understanding in education. In this study, we develop a model that can infer emotions in real-time from a webcam using transfer learning with TensorFlow.js and MobileNet. While existing studies focus on achieving high accuracy using deep learning models, these models often require substantial resources due to their complex structure and computational demands. Consequently, there is a growing interest in developing lightweight deep learning models and transfer learning methods for restricted environments such as web browsers and edge devices. By employing MobileNet as the base model and performing transfer learning, our study develops a deep learning transfer model utilizing JavaScript-based TensorFlow.js, which can predict emotions in real-time using facial input from a webcam. This transfer model provides a foundation for implementing facial expression recognition in resource-constrained environments such as web and mobile applications, enabling its application in various industries.
Representative human models (RHMs), a group of digital human models which represent the people of the target population within a designated percentage (e.g., 95%), are used for ergonomic design and evaluation in virtual environments. The present study evaluated the grid approach, a RHM generation method, in terms of accommodation percentage. RHMs generated from the grid approach dramatically decreased the accommodation percentage of the target population as the number of anthropometric dimensions under consideration increased. For example, the accommodation percentages by RHMs generated by the grid approach were 95% for 3 key dimensions (selected among 10 anthropometric dimensions), 45% for 5 dimensions, and 10% for 10 dimensions. A standardized multiple regression analysis found that this decreasing accommodation percentage was caused by low correlations between key dimensions and other dimensions. The accommodation evaluation process used in the present study is applicable to evaluation of other RHM generation methods.
In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
본 연구에서는 4차 산업혁명 대응 디지털 신기술 직업훈련의 대표적인 정부사업인 K-디지털 트레이닝 사업을 분석하고 개선안을 제시하였다. K-디지털 트레이닝 사업은 시행 후 3년만에 훈련 운영기관은 7.1배, 훈련과정 프로그램은 8.5배 증가하는 등 급격히 확대되고 있으나 교육훈련 프로그램이 수도권에 집중되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공유훈련모델을 제시한다. 이 모델은 지역의 열악한 인적 물적 자원을 최대한 활용하여, 체계적 구성과 운영으로 디지털 신기술에 대응하고 교육훈련의 내실화와 신뢰성을 높이는 방안이다. 지역별로 디지털 신기술 관련 강사, 교육훈련 콘텐츠, 교육훈련 인프라 등 여러 훈련기관별로 흩어져 있는 자원을 공동 활용하는 컨소시엄 형태의 공유 협력 모델을 구축함으로써, 급격히 발전하는 디지털 신기술 교육훈련의 신뢰성을 높이기 위해 교육훈련 인증평가 제도를 도입하는 것을 주요 내용으로 한다.
A simple dimension measuring method for the measurement of human bust has been developed using projection moire. The 3-D data of a human bust was calculated from the 2dimensional image information obtained by the stripe using projection moire. The creation of 3-D geometric shape by digitizing real objects has been widely investigated in reverse engineering(RE). This procedure generally consists of three basic steps: data capture, data alignment and model reconstruction. In order to achieve a complete model, multiple scans must be taken and aligned.
The digital informational era of the 21st century requires the fostering of human resource in the field of software with creativity and personality. This paper deals with the educating method in programming course for non-majors which fosters creativity for problem solving ability and personality using cooperative interaction to build communication ability. We also seek to build a model through DEVS methodology for creative problem solving and analyze the effects of programming education for the cultivation of creativity and personality. Our proposed model is expected to be used as a guide to establish creativity and personality for human resource cultivation in programming education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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