컴퓨터 전공자들의 프로그래밍 개발 중심의 팀 프로젝트 수업은 프로그래밍 개발 능력과 팀원들 간의 협업 능력을 키울 수 있는 수업으로서, 기존에는 대면수업을 통해 교수자와 학습자간 그리고 팀을 이룬 학습자들 간에 긴밀한 상호작용으로 진행되어왔다. 그러나 2020년 COVID-19의 확산으로 대부분의 대학 수업들이 비대면 방식으로 진행됨에 따라 팀 프로젝트 수업 역시 비 대면으로 운영되어야 했으며 팀 활동을 위해 다양한 온라인 커뮤니케이션 방법이 모색되어야 했다. 본 연구에서는 팀 프로젝트 수업을 기존의 대면 수업으로 운영하였을 경우와 비대면 방식으로 운영하였을 때 학습자들이 느끼는 학습 효과에 대해 비교해보고자 한다. 대면 수업과 비대면 수업에 참여했던 학습자들을 대상으로 설문을 실시하여 팀 프로젝트 수업을 통한 학습 이해도, 수업 흥미도, 학습자간의 소통의 원활성, 수업 참여의 적극성 그리고 전체적인 수업 만족도에 대한 설문 결과를 비교 분석하였다. 향후 포스트 코로나 시대에는 대면과 비대면의 하이브리드 커뮤니케이션 방식이 대세를 이룰 것으로 예측되고 있는 만큼 대학 수업 방식에도 변화가 필요할 것이며 본 연구는 이를 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.
본 연구는 4차 산업혁명 도래와 COVID-19 팬데믹이라는 뉴노멀한 환경에도 적응할 수 있는 SW교육이 필요하다. 디지털 사회에서 필수품이 되어버린 작고 강력한 스마트기는 좋은 교구로 앱인벤터 프로그램을 활용한 생활 속 유용한 앱이나 데이터로 학습시킨 인공지능 모듈을 장착한 앱을 만드는 과정을 설계하고 적용하였다. 대면과 비대면 방식이 혼합된 블랜디드 방식으로 수업을 실시한 후 효과성 측정으로 인공지능의 기술적·인지적 성숙도와 블랜디드 소프트웨어 수업에 대한 장·단점에 대한 의견을 설문 질의를 통하여 알아보았다. 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어 수업 전·후 미래의 국가발전 차원에서 많은 수요가 필요한 SW관련 인재 직업군을 탐색하고자하는 의향인 진로지향도 변화를 알아보았다. 하위 요소 중 3개가 항목에서 유의미한 결과가 도달하였다. 비대면 상황에서도 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어교육 프로그램이 실제 현장에 제공되길 기대한다.
본 연구에서는 비대면 원격수업으로 진행된 A초등학교의 소프트웨어교육 실태를 분석하여 문제점을 발견하고 이를 개선할 수 있는 방법을 제언하고자 한다. 2020년 초에 시작된 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 유행으로 인해 신학기 개학이 계속 연기되었고 마침내 2020년 4월 9일, 온라인 개학과 함께 1학기가 시작되었다. 비대면 원격수업을 진행하며 대부분의 학생들은 어려움을 겪었다고 답했고. 학생들은 수업 중 어려움을 교사가 아닌 인터넷 검색이나 프로그램 자체 힌트로 해결해야만 했다. 수업 후 자기평가에서 대부분의 학생들이 코딩 실력의 상승이 없다고 답을 했다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 학교는 학생들에게 스마트 기기를 추가로 대여해주고 수업과 실습이 동시에 가능한 물리적 환경을 조성해주어 실시간 쌍방향 수업을 진행해야한다. 코로나 19 이후 원격수업은 수업의 한 패러다임으로 자리를 잡았다. 따라서 소프트웨어교육도 원격수업에 맞는 교육과정 및 교수학습방법의 연구와 개발이 필요할 것이다.
Face mask is an extraoral appliance which used to protract maxilla, and can help in the correction of moderately severe class IlI malocclusions by the anterior displacement of the maxilla and maxillary dentition, and possibly restricting or changing the direction of the growth of the mandible. In three cases the results were followed. 1. Anterior crossbite was corrected 2. Maxilla & maxillary dentition were displaced forwardly. 3. Lingual tipping of the mandibular incisors, and backward & downward rotation of mandible were performed. 4. Acceptable improvement in the class III profile was performed.
기존의 다중 클래스 SVMs은 클래스의 개수가 증가되면, 이진 클래스 SVMs의 수도 증가되어 분류를 위해 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서는 분류 시간을 줄이기 위하여, PCA+LDA 특징 부 공간에서 NNR을 적용하여 클래스의 개수를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA+LDA 특징 부 공간에서 간단한 NNR을 사용하여, 입력된 테스트 특징 데이터와 근접된 얼굴 클래스들을 추출함으로서 얼굴 클래스의 개수를 줄이는 방법이다. 클래스 개수를 줄임으로, 본 방법은 기존의 다중 클래스 SVMs에 비하여 훈련 횟수와 비교 횟수를 줄일 수 있고, 결과적으로 하나의 테스트 영상을 위한 분류 시간을 크게 줄일 수 있다. 또한 실험 결과, 제안된 방법은 NNC 기법보다 낮은 에러 율을 가지며, 기존의 다중 클래스 SVMs보다 동일한 에러 율을 갖지만, 보다 빠른 분류시간을 가짐을 확인할 수 있었다.
Objectives: The purpose of this study is to confirm whether there is a factor to affect the evaluation of fit test of a 2nd class half masks using a OPC test method. Methods: Total 34 adults including Males and Females were tested using OPC-based fit testing equipment while wearing a 2nd class half filtered mask. Results: 1. The result of measuring face dimensions using different tools such as a 3D scanner and digital calipers revealed that the variation of lip width was not statistically significant because there was only a difference of about 4 mm. However, it showed that a difference in face length was statistically significant enough with 10 mm(p<0.000). 2. The fit factor for each exercise stage according to gender was the highest at 124.54(p<0.001) in Step 3, and the fit factor was the lowest at 73.75 in Step 1. 3. In the evaluation of the degree of fit factor according to gender, female passed 67.44%, which was higher than the value in male(p<0.038). 4. The acceptance rate of the group having a face length of shorter than 110 mm was 91.67%. On the other hand, the acceptance rate of the group with a face length of longer than 110 mm was 47.27%(p<0.000). 5. The fit test was possible because the fit factor with 2nd class half masks corresponding to FFP1(Filtering Face Piece 1) was passed 55% or more. Conclusions: The test results showed that using a 2nd class half filtered mask, it is important to wear a properly designed mask so that face size does not affect the fit factor.
Purpose: The golden ratio has been used for a long time to objectify and quantify 'beauty'. Dr. Marqurardt claims that the golden ratio can be applied in the maxillofacial field as well. The purpose of this study was to evaluate the diagnostic significance of using a facial 'phi' mask for analyzing Korean faces with characteristics of Class I, II, and III malocclusion. Methods: We studied twenty five Korean celebrities' frontal facial photos (10 males, 15 females) and 90 malocclusion patients' frontal facial photos (30 patients in each malocclusion classification: Class I, Class II, and Class III). Patients who received orthodontic treatment at Samsung Medical Center were selected for this study. After superimposition of the selected facial photo and facial 'phi' mask using Adobe Photoshop CS3, the ratio of the entire facial area, mid facial area, lower facial area and horizontal and vertical lengths were measured. Results: The facial ratio in photos of Korean faces showed larger vertical and horizontal ratios than the facial 'phi' mask with golden ratio, regardless of skeletal malocclusion (entire face: 115%, lower face: 125% larger than the mask). The results of the frontal photos of Class I, II, and III malocclusion patients using facial 'phi' mask showed that the vertical length and frontal face area was more significantly influenced by the area of the lower face than the midface. This means that the lower face has larger proportions in the facial areas. Conclusion: The ratio of facial 'phi' mask is matched with the ideal facial appearance that the contemporary Korean general public is seeking. Thus, the facial 'phi' mask may be a convenient tool for esthetic analysis of Korean faces. Reducing the area of the lower face is esthetically more desirable for almost all Korean people when planning orthognathic surgery.
In this paper, we present a new approach to detect and recognize human face in the image from vision camera equipped on the mobile robot platform. Due to the mobility of camera platform, obtained facial image is small and pose-various. For this condition, new algorithm should cope with these constraints and can detect and recognize face in nearly real time. In detection step, ‘coarse to fine’ detection strategy is used. Firstly, region boundary including face is roughly located by dual ellipse templates of facial color and on this region, the locations of three main facial features- two eyes and mouth-are estimated. For this, simplified facial feature maps using characteristic chrominance are made out and candidate pixels are segmented as eye or mouth pixels group. These candidate facial features are verified whether the length and orientation of feature pairs are suitable for face geometry. In recognition step, pseudo-convex hull area of gray face image is defined which area includes feature triangle connecting two eyes and mouth. And random lattice line set are composed and laid on this convex hull area, and then 2D appearance of this area is represented. From these procedures, facial information of detected face is obtained and face DB images are similarly processed for each person class. Based on facial information of these areas, distance measure of match of lattice lines is calculated and face image is recognized using this measure as a classifier. This proposed detection and recognition algorithms overcome the constraints of previous approach [15], make real-time face detection and recognition possible, and guarantee the correct recognition irregardless of some pose variation of face. The usefulness at mobile robot application is demonstrated.
본 논문에서는 얼굴을 인식하기 위한 쌍대각 2차원 LDA를 제안하였다. 기존의 Dia2DPCA와 Dia2DLDA가 대각 방향 영상들의 행 변화량과 열 변화량 사이의 상관을 제한하기 위하여 제안되어지고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상들의 행방향으로 동작한다. 제한 방법에 있어서 행방향의 투영 행렬은 기존 방법과 전혀 다르게 대각 방향 얼굴 영상들의 열 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 그리고 열방향의 투영 행렬은 대각방향 얼굴 영상들의 행 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 좌우 양측의 투영 방법은 투영 행렬들을 좌우로 곱함으로써 적용된다. 그 결과로 특징 행렬의 차원과 계산 시간이 감소된다. ORL 얼굴 데이터베이스에서 수행된 실험들은 Frobenius, Yang, AMD와 같은 3가지 거리 척도를 사용하여 2DPCA, B2DPCA, 2DLDA 등과 같은 다른 얼굴 인식 방법들보다 제안된 방법의 인식률이 높음을 보여준다.
본 논문에서는 PCA(principal component analysis)기반의 특징을 이용한 효율적인 얼굴검색 방법을 제안한다. coarse-to-fine 전략을 사용하여 저차원 고유얼굴 공간에서 검색 결과들을 1차 정렬한 후 상위 후보들을 확장된 차원의 고유얼굴 공간에서 재정렬하는 방식으로 검색 순위를 재조정한다. 질의 영상과 클래스간의 유사도의 측정을 위해 PD(projection distance), MQDF(modified quadratic distance function), MED(minimum Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과 $32{\times}32$ 크기의 질의 영상에 PD를 활용하여 점진적으로 검색 결과를 조정하는 제안하는 방법이 얼굴검색에 효율적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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