As a applied art, Architecture is a synthetic art for dwelling and settlement. It has started with the origin of the human. and Artistical-technological indicator, include not only materiality but also immateriality such as history and society. After 20C, various categories of thinking is a undergoing rapid change. especially, beginning in 1900, The intrinsic value of "Fine Art" had lost their competitive power in the face of industrial revolution's mass production. and it has been displaced by a "new concept", such as a conveyance of meaning or rational way of thinking. This change means free from the tradition and custom of a past. for that reasons, Due to the nature of applied art, it always include design symbolism and designer's thinking is mainly processed in their own system of thinking. Symbolism for the art was distinguished from a general concept by the connotative meaning that called "the dual image". Therefore, at the start, this study will define about design and symbolism with a architecture as a applied art. then, Analysis the expression tendency of the contemporary architecture and modification. as a result, It aim to systematize mapping process and suggest the classification of various visual cue.
This paper has examined how ugliness has aesthetically been portrayed in modern make-up. In the past, ugliness was regarded as an antonym of beauty, but it recently plays a role on part of beauty, as independent portion of art. It was Schegel who initially maintained the view. According to his theory, ugliness represents interesting things including suffering reality, shock, attention, humor, surprises brought by distort and deformation. Hegel had a different view on it. As for him, he had the notion that ugliness was the opposite to beauty and that it had to be dependent in art, he argued that art was subordinate to philosophy, and that it was just nostalgia for the past, not representing reality, therefore, it could not be a foothold in contemporary art. In this context, some images of ugliness can be classified accordingly to Schegel's view deteste, decadence and androgynous can be fallen into a category describing reality; fetish, kitsch and grotesque can be included in interesting things. There is no fine line between the two. There are sometimes things they have in common. They mutually draw attentions by distancing themselves from general images of beauty, or making many changes and distorts in its part, using unique materials, unprecedented attempts of colors which result in creative and shocking images. Attempts made in ugly images in modern art are widening its concept to depicting reality on the body of human beings, also creating its new definition, playing a major role in independent part of modern art, not in the past way like wearing make-up on the face to make it look better.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1390-1403
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2016
Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.
본 논문에서는 공부하는 사용자의 상황을 감지하여, 학습의욕을 고취시키고 집중력 향상을 도와주기 위한 학습능률 확인 시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 실시간 카메라를 통해 사용자의 얼굴이나 몸의 움직임을 추출하여 학습 태도, 집중력에 대한 데이터를 측정한다. 실시간 임베디드 시스템 구현을 위해 Jetson 보드를 사용하였으며, 영상인식을 위한 CNN(Convolution Neural Network)를 구현하였다. CNN 을 이용해 대상의 특징 부분을 검출한 후 움직임 검파를 수행한다. 캡처한 영상을 PYQT5 로 작성된 GUI 에서 영상을 보여주며, 각각 방해되는 행동을 했을 때 푸시메시지를 보내며 데이터를 수집한다. 또한 GUI 로 만든 메인 화면에서 각각의 기능들을 실행 가능하며, 수집한 데이터를 산출해주는 통계그래프와 작업관리 목록, 화이트 노이즈 등의 기능을 수행한다. 구축된 학습능률 확인 시스템을 통해 대상의 데이터를 수집 및 분석을 비롯한 다양한 기능을 사용자에게 제공하였다.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 좀더 자연스럽고 쉬운 형태의 능동적인 휴먼 인터페이스로 구현하기 위해 정지영상 및 동영상에서의 감정인식기법을 제안하고자 한다. 제안된 얼굴의 감정인식 기법은 Hidden Markov Model(HMM), 주성분분석기법(PCA)와 웨이블렛 변환을 기반으로 구성하였다. 얼굴의 감정인식을 위하여 심리학자인 Ekman과 Friesen의 연구에 의해 문화에 영향을 받지 않고 공통으로 인식하는 6개의 기본 감정인 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오를 바탕으로 실험하였다. 감정인식에서 입력영상은 이산 웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 영상에서 PCA 특징벡터를 추출한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계에서는 정지영상에서의 인식값과 동영상에서의 인식값을 정규화 과정을 통하여 상호보완 함으로써 인식률을 높일 수 있었다.
인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.
웨어러블 컴퓨터의 개발로 인해 인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 디지털 카메라를 통해 인간의 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 카메라를 통해 손 제스처를 인식하는 방법은 빛과 같은 주변 환경에 영향을 받기 때문에 탐지기는 덜 민감해야 한다. 최근에 Viola 탐지기는 얼굴 탐지에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 하얼 특징을 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 이 방법을 손 영역 탐지에 적용하였으며 피부색을 이용한 고전적인 방법들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 빛과 같은 방해 요소가 있는 환경에서 Viola 탐지기가 피부색을 이용한 탐지 방법보다 더 견고함을 보여 주었다.
인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.
신장은 간장과 가장 유기적인 관계가 깊은 장기로 혈액 중에서 체내 신진대사 결과 생긴 노폐물을 걸러내 오줌을 만들어 체외로 배출하는 기능을 한다. 그러나 신장은 문제가 발생할 경우 인체가 느끼는 자각증상이 크지 않기 때문에 장기 파손이 상당 부분 진행되어야 그 증상을 알게 된다. 따라서 사회적으로 신장 질환 진단에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 한방의 4대 진단법 중에서 망진과 청진 분야를 이용하여 신장질환에 대한 진단 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 개발할 시스템은 크게 두 가지로 나누어진다. 하나는 입력 영상에 대한 보정을 통해 정확한 색상 값을 추출하고 최적화된 결과 영상을 통해 신장과 관련된 얼굴에서의 지각 부분의 색을 분석하고 그 값을 이용하여 신장 질환 진단을 하고자 한다. 또 하나는 신장과 음성 신호와의 관계론 비교, 분석하여 이를 입증하는 시스템을 설계하고자 한다. 끝으로 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
이 연구의 목적은 장자철학의 체육적 함의를 탐구하는데 있다. 이를 위하여 '장자'의 텍스트 분석을 통하여 체육적 함의를 알아보았다. 연구결과는 다음과 같다. 장자철학에 나타난 이상적 인간상은 유(遊)의 경지에 도달한 사람으로 지인, 신인, 진인이다. 장자철학을 통해서 체육이 추구하는 이상적 인간상은 지미지락의 체육과 승리, 기록, 결과를 초월하고 자유자재로 체육을 하는 사람이다. 장자의 체육의 목적은 궁극적으로 자유자재로 자연스럽게 잘 노는 것을 지칭하는 유(遊)에서 찾을 수 있다. 유(遊)라는 것은 지극한 아름다움과 지극한 즐거움으로 표현되는 지미지락의 경지이다. 이러한 경지는 [잊고-즐김]이라고 할 수 있다. 승리, 기록, 결과를 [잊고-즐김]이 장자에서 찾을 수 있는 체육의 목적이라고 할 수 있다. 체육의 방법은 전일, 허심, 심재, 좌망 등의 인위적이지 않으며 자연과 조화로운 체육공부이다. 장자철학에서 발견할 수 있는 스승(교사)과 제자(학생)의 관계는 상호존중과 배려의 관계라고 할 수 있다. 이러한 차원에서 체육교사는 학생(선수)에게 강요하지 않고 묻고, 스스로 자발적 학습(연습)을 통해 문제를 해결할 수 있도록 도움을 줄 수 있어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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