• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.491-500
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• 2002

본 논문에서는 칼라 얼굴 영상으로부터 피부색 정보, 얼굴의 기하학적 특징벡터 및 안면각 정보를 이용한 실시간 얼굴검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 HSI 칼라좌표계상의 얼굴 피부색 정보와 얼굴 에지 정보를 함께 이용함으로써 얼굴 영역 검출 효율을 개선하였다. 또한 추출된 얼굴 영역으로부터 얼굴인식율 개선을 위해 얼굴 특징자들을 추출하고 추출된 얼굴 특징자들의 기하학적 관계로 구성된 얼굴 특징벡터와 얼굴 안면각 정보를 사용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 실험에서는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 얼굴 영역 검출율 뿐만 아니라 얼굴 인식율도 개선되었음을 알 수 있다.

• 한국의류학회지
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• 제31권11호
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• pp.1487-1499
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• 2007

In this study, photographs of 600 Korean females aged from 20 to 50years old were indirectly measured in Venus face 2D program. The measurements were analyzed by statistical methods. The purpose of this study was to differentiate the facial types of adult women for the beauty industry. As a result of factor analysis, 6 factors were selected the key factors of facial shape: head height(factor 1), head width(factor 2), side face width(factor 3), head width and circumference(factor 4), face length(factor 5), and side face width(factor 6). We categorized facial type into 5 groups with the previous 6 factor. 5 types were most common facial shapes: Oblong face(type 1), Square face(type 2), Oval face(type 3), Round face(type 4), Triangle face(type 5). The results of facial type analysis were showed that Round face(26.6%), Triangle face(25.3%), Oval face(22.3%), Square face(20.0%), Oblong face(5.7%).

• ETRI Journal
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• 제33권2호
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• pp.251-258
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• 2011

Applying face alignment after face detection exerts a heavy influence on face recognition. Many researchers have recently investigated face alignment using databases collected from images taken at close distances and with low magnification. However, in the cases of home-service robots, captured images generally are of low resolution and low quality. Therefore, previous face alignment research, such as eye detection, is not appropriate for robot environments. The main purpose of this paper is to provide a new and effective approach in the alignment of small and blurred faces. We propose a face alignment method using the confidence value of Real-AdaBoost with a modified census transform feature. We also evaluate the face recognition system to compare the proposed face alignment module with those of other systems. Experimental results show that the proposed method has a high recognition rate, higher than face alignment methods using a manually-marked eye position.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권6호
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• pp.531-541
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• 2022

This study surveyed 233 students who experienced non-face-to-face and face-to-face classes in "86 first-year, 76 second-year, and 71 third-year students" enrolled in the radiology department of universities in the Seoul metropolitan area. The main question of questionnaire consisted of a total of 14 questions, including online lectures and face-to-face lectures, use of electronic devices during classes, students' thoughts on flipped learning methods, and finally, whether it was helpful for students who were unable to participate in face-to-face classes due to COVID-19 to take classes online. The responses were composed optional to select the content of the questionnaire and descriptive to obtain open thinking from students. Comparing the significance level of responses of second and third graders based on the first graders, p>0.05 for second graders and p<0.05 for third graders, showing a significant difference in satisfaction with third graders who were greatly damaged by COVID-19 and freshmen. In conclusion, even in a situation where face-to-face lectures can be conducted, it is considered beneficial for students to conduct online lectures and face-to-face lectures according to the method of the major subject.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.341-348
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• 2021

펜데믹 시대가 도래하면서 비대면 수업이 실시되고 있으며, 많은 교과에서 비대면 수업의 효과에 대한 연구도 많이 진행되고 있다. 특히, 프로그래밍 수업은 지식 전달과 실습을 겸하는 특성을 가진 과목으로 비대면 수업의 경우에 학생들의 인식면에서 어떤 특성을 보여주는지 알아보기 위하여 비대면 수업과 대면 수업을 각각 실시한 후에 학생들에게 설문 조사하였다. 수업에서의 질문과 응답 용이성, 수업 내용의 이해 및 수업에의 몰입에서는 전통적인 대면 수업이 좋다고 응답한 학생수가 많았으며, 실습 시간 확보 및 수업 제어 면에서는 비대면 수업이 좋다고 응답한 학생수가 많았다. 이와 같은 연구 결과를 활용하면 효과적인 프로그래밍 수업을 계획하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.640-654
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• 2021

연구목적: 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 국가재난상황에서 정상적인 교육운영이 어려웠다. 비대면 교육은 기존의 교육의 대안이 될 수 있지만 동일한 수준의 교육을 제공하기란 쉬운 일은 아니다. 본 연구에서는 재난분야 교수자가 비대면교육의 전반적인 운영과 진행 등에서 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 이를 통해서 비대면교육의 개선방안을 모색한다. 연구방법: 비대면 실시간 교육을 크게 수업이전(Pre-class), 수업 중(In-class), 수업 이후(Post-class) 로 분류하여 교수자의 설문조사와 인터뷰를 통해 개선점을 파악 하였다. 연구결과 및 결론: 조사결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 수업이전에는 교수자를 위한 비대면 교육공간을 제공하는 것도 고려해볼만 하고 비대면 교육장비와 시스템에 대한 사전교육의 필요성이 요구되었다. 또한 수업에 관한 공지를 충분히 함으로써 교육이 원활하게 운영 될 수 있도록 해야 하고 실습교육을 위한 비대면 교육 프로그램 개발에 대한 노력이 필요해 보인다. 둘째, 비대면 수업 중에는 교수자와 학습자 그리고 학습자간의 의사소통이 중요한 요소가 될 수 있다. 이를 위해 토론식 수업을 적극 활용하여 학습자의 교육 참여를 이끌고, 끊임없는 상호작용을 통해 교육효과를 높여야 할 필요가 있다. 셋째, 비대면 수업이후에는 영상기록물로 인한 사생활 보호에 관한 정책을 마련해 사전에 교수자의 사생활을 보호해야 하고 교육 자료에 대한 저작권침해 부분 역시 고려되어야 할 것이다. 또한 공정하고 객관적인 평가를 위해 다양한 방법을 고안해야 할 필요가 있다. 인터뷰 결과를 살펴보면 비대면 교육의 구성요소인 콘텐츠에서는 비대면 교육이 교육 설계부터 비대면 교육에 맞는 교육 인원, 내용, 커리큘럼에 대한 세밀한 계획이 요구된다고 할 수 있다. 시스템에서는 교수자가 비대면 수업을 하기 전 프로그램에 대한 사전교육을 통해서 교수가 프로그램의 기능을 충분히 익히고 숙지할 수 있는 시간을 줄 필요가 있고 비대면 교육 전 사전점검을 철저히 하고 만일의 문제에 대비하여 신속하게 해결할 수 있는 helpdesk를 운영을 할 필요가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.223-231
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• 2022

우리의 일상생활에 큰 변화를 가져온 코비드-19는 대학 교육에도 역시 큰 변화를 가져왔다. 전통적인 대면 수업방식에서 비대면 방식으로 변경되어 수업이 이루어지면서 교수자와 학생 모두 적응에 애를 먹는 모습을 보였고, 비대면 수업으로 인한 학력 격차의 발생 등의 문제 역시 제기되었다. 이에 본 연구는 코비드-19로 인한 대학의 비대면 수업에 대해 학생들이 어떠한 태도를 보이는지 알아보고자 하였다. 이에 본 연구는 Q 방법론을 적용하여 대학생들이 비대면 수업에 대해 가지고 있는 주관적 인식의 유형을 파악하고 이를 통해 향후 비대면 수업방식의 개발과 개선에 있어 참고할 점을 제안하고자 하였다. 30명의 P 표본과 34개의 Q 표본을 이용하여 분석한 결과 5개의 유형이 발견되었다. 첫째, 학습의 효율성 중시형, 둘째, 수업의 참여와 소통 중시형, 셋째, 비대면 수업의 적극적 수용과 활용형, 넷째, 원격 시스템과 장비 작동 오류로 인한 불만형, 다섯째, 상황에 따른 수동적 대응형이다. 본 연구의 결과를 바탕으로 살펴보았을 때 각 유형의 특성을 고려한 효과적인 비대면 수업을 위한 교육 방법의 개발이 필요할 것으로 보이며, 비대면 수업, 특히 녹화 강의가 갖는 학습의 효율성 측면에서의 장점은 분명한 것으로 보인다. 따라서 대면 수업이 대학에서 전면적으로 이루어지더라도 수업에서 동영상 녹화 강의를 보완적으로 제공하는 것이 학생들의 학습에 큰 도움이 될 것으로 여겨진다.

• 기독교교육논총
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• 제69권
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• pp.139-162
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• 2022

본 연구는 비대면 수업 방식에 의해 몰입에 대한 학습동기의 영향을 검증하였다. 이를 위해서 유아교육을 전공하고 있는 101명의 대학생을 연구대상으로 선정하였다. 연구대상의 평균 연령은 22.6세이며, 비실시간 비대면 수업을 수강한 학생은 51명이며, 실시간 비대면 수업을 수강한 학생은 50명이다. 연구는 비대면 수업이 종료된 이후에 몰입 수준과 학습동기 유형을 측정하였다. 측정된 자료는 기술통계분석과 다중회귀분석을 사용하여 분석하였다. 그 결과, 전체 학생을 대상으로 한 결과는 몰입에 대해 수행접근목표가 가장 많은 영향을 주었고, 숙달목표지향이 다음으로 영향을 주었다. 수행회피지향은 영향을 주지 못했다. 비실시간 비대면 수업 학생들은 수행접근목표지향이 몰입에 영향을 주었고, 실시간 비대면 수업 학생들은 숙달목표지향이 영향을 주었다. 본 연구 결과를 통해서 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 비실시간 비대면 수업은 실수와 실패가 없도록 기초적인 지식과 기능에 대한 내용을 다루어야 한다. 둘째, 비실시간 비대면 수업은 적절한 난이도를 가지고 있는 과제들을 마감 시간을 두고 수행하도록 해야 한다. 셋째, 실시간 비대면 수업은 실수와 실패에 대한 두려움을 낮추어야 한다.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.23-28
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• 2012

In this paper, we proposed and developed a fast and efficient real time face detection and recognition which can be run on embedded system instead of high performance desktop. In the face detection process, we detect a face by finding eye part which is one of the most salient facial features after applying various image processing methods, then in the face recognition, we finally recognize the face by comparing the current face with the prepared face database using a template matching algorithm. Also we optimized the algorithm in our system to be successfully used in the embedded system, and performed the face detection and recognition experiments on the embedded board to verify the performance. The developed method can be applied to automatic door, mobile computing environment and various robot.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제2권1호
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• pp.171-178
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• 2015

This article describes 3 dimensional (3D) face recognition system using histogram of oriented gradients (HOG) based on face curvature. The surface curvatures in the face contain the most important personal feature information. In this paper, 3D face images are recognized by the face components: cheek, eyes, mouth, and nose. For the proposed approach, the first step uses the face curvatures which present the facial features for 3D face images, after normalization using the singular value decomposition (SVD). Fisherface method is then applied to each component curvature face. The reason for adapting the Fisherface method maintains the surface attribute for the face curvature, even though it can generate reduced image dimension. And histogram of oriented gradients (HOG) descriptor is one of the state-of-art methods which have been shown to significantly outperform the existing feature set for several objects detection and recognition. In the last step, the linear discriminant analysis is explained for each component. The experimental results showed that the proposed approach leads to higher detection accuracy rate than other methods.