• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.352-357
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• 2008

Using the artificial sun, namely the BIOSUN, we can control the sun light according to the latitude and longitude and for the seasonal changes and apply that to subway stations. By doing this, we can expect three effects, a. allowing the plants to grow inside the stations which will in turn contribute to improving air purity, controlling humidity, and reducing dust for pleasant environment, b. pleasant environment will foster positive emotional responses of the passengers and that would increase the satisfaction, and c. fostering good service for the citizenry and establishing an environmental friendly image of the Seoul Metro Subway System. The purpose of this thesis paper is to contemplate on the uses of the artificial sun powered by the microprocessor of a Light Emitting Diode (LED) in controlling the light and how the light can be utilized in facilitating photosynthesis that would allow plants to grow inside subway stations.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.197-200
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• 2014

본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 Uniform LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.65-70
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• 2020

CNN's technologies that represent emotional detection include primitive CNN algorithms, deployment normalization, and drop-off. We present the methods and data of the three experiments in this paper. The training database and the test database are set up differently. The first experiment is to extract emotions using Batch Normalization, which complemented the shortcomings of distribution. The second experiment is to extract emotions using Dropout, which is used for rapid computation. The third experiment uses CNN using convolution and maxpooling. All three results show a low detection rate, To supplement these problems, We will develop a deep learning algorithm using feature extraction method specialized in image processing field.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.61-68
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• 2021

The development of the fourth industry has enabled users to quickly share a lot of data online. We can analyze big data on information about tourist attractions and users' experiences and opinions using artificial intelligence. It can also analyze the association between characteristics of users and types of tourism. This paper analyzes individual characteristics, recommends customized tourist sites and proposes a system to provide the sacred texts of recommended tourist sites as AR services. The system uses machine learning to analyze the relationship between personality type and tourism type preference. Based on this, it recommends tourist attractions according to the gender and personality types of users. When the user finishes selecting a tourist destination from the recommendation list, it visualizes the information of the selected tourist destination with AR.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.215-220
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• 2022

Emotion recognition is one of the most important and challenging areas of computer vision. Nowadays, many studies on emotion recognition were conducted and the performance of models is also improving. but, more research is needed on emotion recognition and sentiment analysis of video viewers. In this paper, we propose an emotion analysis system the includes a sentiment analysis model and an interest prediction model. We analyzed the emotional patterns of people watching popular and unpopular videos and predicted the level of interest using the emotion analysis system. Experimental results showed that certain emotions were strongly related to the popularity of videos and the interest prediction model had high accuracy in predicting the level of interest.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1261-1264
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• 2022

최근 본인에게 어울리는 색상을 배경으로 촬영하는 감성 증명사진이 유행하고 있다. 개인마다 퍼스널 컬러를 찾아 배경색에 적용하는 것은 시간, 비용, 인력적으로 어려움이 있으므로 자동으로 개인에 따른 배경색을 찾아서 사진을 합성하여 감성 증명사진을 제작해 주는 딥러닝 기반 시스템을 구축하였다. 본 논문에서는 Convolution Neural Network 를 기반으로 한 딥러닝 기술을 이용해 Image Matting 과 Multi-Label Classification 을 수행하여 기존 감성 증명사진들을 학습하여 모델을 구축하였으며, 해당 시스템으로 사용자에게 새로운 배경색이 적용된 감성 증명사진을 제공하는 웹 애플리케이션을 제안한다.

• 감성과학
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• 제9권1호
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• pp.63-75
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• 2006

본 연구는 브랜드 커피의 온 오프라인 매장의 색채 이미지 통일을 통하여 브랜드 이미지 향상을 이루는데 목적을 두고 수행된 기초연구이다. 소비자에게 비춰진 색채 이미지와 브랜드 자체의 고유 색채전략과의 일치성 측정하기 위해 온 오프라인 매장의 색채 이미지 조사를 실시하였으며, 브랜드 선호도 조사를 통하여 브랜드 선호도와 온 오프라인 매장의 색채 이미지 통일 간의 관계를 밝히려했다. 브랜드 고유의 색채전략에 기초하여 오프라인 매장의 색채 이미지와 통일성을 가진 웹 색채계획을 통해서 효과적인 색채전략을 수립하는 데 본 연구의 목적을 둔다. '브랜드 커피의 색채전략에 관한 연구'를 선행연구로 하여 선행연구에서 논의된 온 오프라인의 통합색채전략의 필요성에 인식을 같이하여 구체적 해결과제로 시작된 연구로 웹 사이트 설계 시 색채계획의 차원으로 접근하였다. 색채 이미지의 분석을 위해 사용한 두 가지 기준으로는 색채의 감성적 측면과 색채의 기능적 측면인데 이를 측정하기 위한 기준으로 I.R.I.의 색이미지 척도와 사또루후지의 색채정보전달의 5가지 요인을 사용했다. 오프라인의 자극물을 인쇄물로만 제한했던 선행연구의 제한점을 보완하여 오프라인 매장을 직접 방문하여 조사하는 방법의 조사를 실시하였으며 이를 통해 오프라인 매장의 전반적인 색채 이미지 조사를 가능하게 하였으며, 웹 사이트 색채 계획 시 유의해야 할 사항들을 구체적으로 제시하여 실제적인 가이드라인으로 제공하려 하였다. 본 연구를 통해 브랜드 고유의 색채전략 을 기초로 한 온 오프라인의 색채 이미지 통일을 이루며 이를 통한 총체적인 브랜드 이미지 향상에 본 연구가 기여되길 기대한다.

• 기독교교육논총
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• 제67권
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• pp.77-116
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• 2021

본 연구의 목적은 빠른 속도로 고령화가 된 한국교회 노인의 건강한 삶을 위해 종교적 성숙의 과제가 필요함을 주장하고, 이를 위해 종교적 성숙에 있어서 본질적인 요인인 하나님과의 관계를 위해 긍정적인 하나님 이미지 형성 및 개발을 위한 교육적 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 노인을 위한 교회교육에 대한 선행연구 탐색을 통해 노인교육의 방향과 과제가 종교적 성숙이 되어야 할 필요성을 주장하고. 인간 삶의 여러 영역에서 종교적 성숙이 어떤 영향을 끼치는지 관련 변인들을 살펴보았다. 종교적 성숙의 과제를 성취하기 위해 성서적 및 신학적 성숙의 개념과 종교심리학적 성숙의 개념을 정리하였고, 종교적 성숙에 있어서 중요한 하나님과의 관계를 위한 하나님 이미지 개념과 성숙한 인간 삶과 관련 있는 변인들을 살펴보았다. 노인의 종교적 성숙을 위해 하나님과의 관계를 올바르게 맺도록 긍정적인 하나님 이미지 형성 및 개발을 위한 교회교육 방안을 지적, 정서적, 행위적 차원에서 제안하였다. 지적인 차원의 교육으로 성서적 및 신학적 하나님 개념을 교육하는 것과 지속적으로 하나님과의 관계를 맺으며 성장과 성숙이 필요한 존재로 노인 스스로를 인식하도록 교육하는 것을 제안하였다. 정서적 차원의 교육으로 노인들의 하나님 이미지의 기원과 형성 과정에 대한 성찰 및 확인하도록 교육할 것과 왜곡된 하나님 이미지 치유하기 위한 교육 상담적 접근으로 교육할 것을 제안하였다. 행위적 차원의 교육으로 다음 세대의 신앙교육에 있어서 부모와 조부모의 역할에 대해 교육할 것과 하나님과의 관계가 삶으로 나타나도록 실천을 유도하는 교육방법을 사용하여 교육할 것을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.291-299
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• 2021

2019년 SUV의 경이적인 판매량으로 내수판매 시장에서 세단을 추월하였고 세계 SUV의 강세는 향후 지속적으로 전망한다. 국내 K-기업은 SUV 시장에서 소형 SUV를 공격적으로 출시하면서 선도하고 있는 상황이다. 단순한 라인업으로 SUV의 존재가 아닌 브랜드 이미지로서 그 가치를 인정받고 이를 평가가 필요한 시점이다. 따라서 국내소형 SUV 디자인 이미지 평가를 통해 소형 SUV의 잠재고객과 구매자의 구매의사 결정은 SUV 모델의 기능적 속성 보다는 감성적 특성과 브랜드의 상징성 그리고 이미지에 의해 이루어진다는 점이다. 최종 소비자의 구매 심리에 대한 잠재의식을 은유추출기법을 통해 고객들이 니즈에 맞는 소형 SUV 디자인 이미지 평가 연구를 하고자 하였다. 국내 완성차 소형 SUV 디자인 이미지로 구매의도를 갖거나 구매를 하는 소비자들이 연계성을 갖는 지 알아보고자 하였다. 소비자가 이미지를 느끼며 표현함에서 일차적인 애매모호한 메시지를 잠재된 의식을 은유추출기법인 ZMET을 통해 고객들의 사고와 행동에 영향을 줄 수 있다는 연구의 결론을 추출하였다. 따라서 본 연구 결과를 기반으로 향후 SUV에서 제시되는 이미지가 고객들의 사고와 행동에 영향을 줄 수 있도록 소형 SUV 개발에 있어 디자인 가이드로 활용되었으면 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제1권3호
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• pp.23-30
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• 2015

향을 이용한 아로마테라피는 고대부터 전 세계적으로 종교적 또는 질병치유 목적으로 사용되어 왔다. 최근에는 많은 사람들이 피부관리, 염증치료 등 치유 목적이외에 정신건강을 위하여 아로마테라피를 사용하고 있다. 많은 아로마테라피 디퓨저들은 다양한 형태와 소재들이 활용되고 있지만 대부분의 제품은 자연적으로 공기 중에 향을 휘산시키거나 양초 등의 열을 이용한 훈증 방식을 채택하고 있다. 우리나라 분청사기는 전통적, 문화적으로 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 우리는 분청 사기의 디자인, 형태, 문양 등을 발전시키고 새로운 제품에 접목시켜 현대사회의 소비자 요구에 부응하여야 한다. 본 연구의 목적은 분청사기와 아로마 디퓨저를 결합하고 소비자가 제품에 대하여 가지고 있는 감성이미지를 추출하여 소비자를 만족시킬 수 있는 아로마 디퓨저를 개발하는 것이다. 그리고 이를 통하여 전통의 긍정적 이미지와 문화 인프라를 구축하고 전통 도자기를 고부가가치 산업으로 연계하고자 한다.