Without an accurate understanding of information needs of library users, an efficient services can't be implement. And we can expect that there is a difference between query statement and actual information needs of users. It also will occur difference in the process of librarian's interpretation of query statement because of an inaccurate presentation and their different working experiences. It means that there is a communication problems between users and librarians. The purpose of this study is to provide the techniques of face to face communication between users and librarians as a method of efficient library service activities. And focused on the importance of non-language communication. The effectiveness of this study are as follows: 1. With the understanding of information flow, librarians can expand the extent of library services. 2. Knowing that how to communicate with users at the a n.0, ppropriate degree, librarians can improve the communication techniques. 3. Expanding the satisfaction of information services and heitening the reliability of users. 4. From the analysis of user information needs, librarians can convert present system to the proper service-oriented system. 5. Knowing the importance of non-language communication, librarians can improve the service environment.
본 논문에서는 의료 서비스로봇을 위한 얼굴추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 얼굴 추출방법의 단점을 보완하여 배경과 조명에 강건한 방법이다. 본 방법은 먼저 평균 이동 알고리즘을 이용하여 배경을 제거하고, 컬러 공간에서 얼굴을 추출한 후 외형 기반의 Haar-like feature 방식으로 최종 얼굴을 검출하게 된다. 제안된 시스템의 효율을 위해 실험을 하였고, 실험결과가 제안된 방법이 의료서비스 로봇에 적용 가능함을 보였다.
According to brilliant development of smart devices, many related services are being devised. And, almost every service is designed to provide user-centric services based on personal information. In this situation, to prevent unintentional leakage of personal information is essential. Conventionally, ID and Password system is used for the user authentication. This is a convenient method, but it has a vulnerability that can cause problems due to information leakage. To overcome these problem, many methods related to face recognition is being researched. Through this paper, we investigated the trend of user authentication through biometrics and a representative model for face recognition techniques. One is DeepFace of FaceBook and another is FaceNet of Google. Each model is based on the concept of Deep Learning and Distance Metric Learning, respectively. And also, they are based on Convolutional Neural Network (CNN) model. In the future, further research is needed on the equipment configuration requirements for practical applications and ways to provide actual personalized services.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.1-8
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2023
This paper analyzes the trends of identification proofing services(PIPSs) to identify and authenticate users online and proposes a method to improve PIPS based on alternative means of resident registration numbers in Korea. Digital identity proofing services play an important role in modern society, but there are some problems. Since they handle sensitive personal information, there is a risk of information leakage, hacking, or inappropriate access. Additionally, online service providers may incur additional costs by applying different PIPSs, which results in online service users bearing the costs. In particular, in these days of globalization, different PIPSs are being used in various countries, which can cause difficulties in international activities due to lack of global consistency. Overseas online PIPSs include expansion of biometric authentication, increase in mobile identity proofing, and distributed identity proofing using blockchain. This paper analyzes the trend of PIPSs that prove themselves when identifying users of online services in non-face-to-face overseas situations, and proposes improvements by comparing them with alternative means of Korean resident registration numbers. Through the proposed method, it will be possible to strengthen the safety of Korea's PIPS and expand the provision of more reliable identification services.
In this paper, we have applied a real-time face processor includes detection, recognition, and learning to a intelligent store management service robot. We use the Haar classifier and adaboost learning algorithm for face detection. For face recognition and learning, a PCA algorithm and a SVDD algorithm is used. We have developed a store management service robot and applied these algorithms to verify the performance.
본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.
As online services become more and more popular due to the development of IT, non-face-to-face transactions are continuously increasing rather than face-to-face transactions. The personal identity proofing service(PIPS) based on the alternative method of the resident registration number is used for the purpose of confirming the identity of the other party on the Internet. However, in the case of the current PIPS, the personal information of the PIPS user is excessively provided to the online service provider. As a result, privacy problems of online users, shortage of choice of information providing options, and lack of differentiation of authentication methods are becoming problems. Therefore, this paper proposes a method to improve the PIPS based on the current resident registration number alternative method and to provide a method to differentiate the provision of excessive personal information. In the proposed method, we analyze trends and current status of overseas online PIPS in order to provide a method of providing differentiation of personal information and proposes an effective improvement method applicable to domestic.
연구목적: 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 이후 교육생태계의 변화가 일어났고 소방학교 역시 대면교육을 비대면 교육으로 전환 되었다. 이로 인해 교육생(소방공무원)의 교육효과는 떨어지고 만족도 역시 낮아지고 있다. 본 연구에서 비대면 실시간 원격교육의 현 실태를 살펴보고 문제점을 보완하여 이에 맞는 교육방법, 교육내용, 교육환경 등을 개선하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 비대면 실시간 원격교육에 영향을 미치는 독립변수로 시스템 환경운영, 컴퓨터의 자기효능감, 콘텐츠(교육내용, 구조, 설계 등), 적절한 상호작용으로 구성하였고, 종속변수로는 비대면 실시간 원격교육 만족도로 선정하였다. 이러한 독립변수와 종속변수에 사이에 조절변수로 학습동기와 학습태도의 적극성을 추가 구성하였다. 연구결과: 콘텐츠가 좋고 학습동기와 학습태도의 적극적 일수록 비대면 실시간 원격교육의 학습만족도가 높아졌고, 학습동기와 학습태도의 적극성이 높아지면 컴퓨터 자기효능감도 학습만족도에 긍정적 영향을 미칠 수 있다는 결과를 도출하게 되었다. 결론: 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)으로 인한 비대면 실시간 교육만족을 높이기 위해 교육설계자 혹은 교수자는 학습동기와 학습태도의 적극성을 높일 수 있는 비대면 교육콘텐츠를 제공해야하고 비대면 교육시스템에 대한 사전교육을 통해 컴퓨터 자기효능감을 높여 학습자의 교육 만족도를 높여야 할 필요가 있다.
Colleges have been forced to take non-face-to-face classes this year due to the COVID-19, and the situation is expected to continue unless the development of treatments and vaccines is carried out as soon as possible. In the situation where non-face-to-face classes are required under compulsion, two methodologies have been suggested as most representative alternatives to face-to-face classes: online real-time classes and on-demand contents classes. The purpose of this study is to compare the perceived convenience, self-fidelity, and preference of students between online real-time and on-demand contents classes by gender, school year grade, mostly using class media, and number of courses taken. Comparative results between online real-time and on-demand contents classes were statistically analyzed by surveying students at a university.
현대 사회의 서비스 방식은 대면 방식보다 비대면 방식을 선호하는 추세이다. 하지만 신발과 같이 상품을 추천하는 서비스는 대면 방식의 서비스가 불가피하다. 본 논문에서는 비대면 서비스를 목적으로 자동으로 발의 사이즈를 측정하고, 측정 결과를 기반으로 신발을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안방법의 성능을 분석하기 위해 사이즈 측정 오차율과 추천성능을 분석하였다. 추천성능 실험에 사용한 방법은 총 10가지이고, 이의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 추천 방법을 시스템에 적용하였다. 오차율에 대한 실험결과, 사이즈 관련 오차가 작음을 알 수 있었고, 추천성능에 대한 실험결과, 추천에 대한 유의한 결과를 도출할 수 있었다. 본 논문에서의 제안방법은 실험실 수준으로 향후 실제 환경으로 확대 적용할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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