Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.2
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pp.19-25
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2021
In this paper proposes a method of finding missing persons based on face-recognition technology and deep learning. In this paper, a real-time face-recognition technology was developed, which performs face verification and improves the accuracy of face identification through data fortification for face recognition and convolutional neural network(CNN)-based image learning after the pre-processing of images transmitted from a mobile device. In identifying a missing person's image using the system implemented in this paper, the model that learned both original and blur-processed data performed the best. Further, a model using the pre-learned Noisy Student outperformed the one not using the same, but it has had a limitation of producing high levels of deflection and dispersion.
Recently, in the field of computer animation, a method for generating motion using deep learning has been studied away from conventional finite-state machines or graph-based methods. The expressiveness of the network required for learning motions is more influenced by the diversity of motion contained in it than by the simple length of motion to be learned. This study aims to find an efficient network structure when the types of motions to be learned are diverse. In this paper, we train and compare three types of networks: basic fully-connected structure, mixture of experts structure that uses multiple fully-connected layers in parallel, recurrent neural network which is widely used to deal with seq2seq, and transformer structure used for sequence-type data processing in the natural language processing field.
A research group consisting of some mathematics education scholars and school teachers has been formed to build a website which intended to combine both theories and practices of mathematical teaching since 2002. There were three working stages: video-tapping realistic math teaching, developing video discs of different themes, and designing e-Learning. The group members learned knowledge of teaching by actual participating. On the other hand, the products enabled the audience to get professional development in knowledge of both mathematics and teaching. Management process of this group and effects upon the participants and users will be presented and discussed in this paper. A research group consisting of some mathematics education scholars and school teachers has been formed to build a website which intended to combine both theories and practices of mathematical teaching since 2002. There were three working stages: video-tapping realistic math teaching, developing video discs of different themes, and designing e-Learning. The group members learned knowledge of teaching by actual participating. On the other hand, the products enabled the audience to get professional development in knowledge of both mathematics and teaching. Management process of this group and effects upon the participants and users will be presented and discussed in this paper.
This oral history study explores the past and present Japanese menswear custom-tailoring culture. Two master tailors with more than 50 years of experience and two young tailors with less than a year of experience were interviewed about the tailor training process and environment, working conditions, thinking and behavior, and societal and governmental efforts for vitalizing custom-tailoring. The results indicate, first, a 10-year apprenticeship was required in the past, whereas young tailors today must register for three-year professional tailoring classes. Tailors then and now have been trained in a similar sequence of pants, vests, and jackets. Second, regarding working conditions, tailors had to provide gratitude services to their masters for a few years, even after their training ended. In contrast, young tailors today must continue a probationary period after their three-year schooling; however, they experience difficulty with finding tailoring shops for their probation. Third, in terms of thinking and behavior, master tailors learned their trade to earn a living, whereas young tailors today entered the field due to their interests in it. In addition, young tailors want a systematic learning process, whereas master tailors learned their skills while on the job. Last, tailoring academies today are run by tailoring shops and societies. Career exploration programs are offered to elementary and middle school students by the Kobe government in association with the local tailoring society to provide tailoring experiences.
This documentary study investigated the background, content and methods of the filial education of children in the Choson Dynasty; that is, the ways in which filial conduct was taught so that the child learned manners and learned to assist parents in everyday life. The subjects of this study were the upper class(sonbi) and ranged from 7 or 8 to 13 or 14 years in Korean age. The Confucian view of nature, ethics and the family system emphasized filial duty during the Choson Dynasty. The contents of filial education were the fundamentals of filial conduct, such as daily greetings, participation(in family events), and an affectionate and respectful attitude towards parent. The method for filial education was that parents and instructors were to be good model in everyday life so that children got accustomed to good conduct. It is difficult to apply the filial conduct of the Choson Dynasty to today's life, but its basic spirit, that is, loving and respecting human beings, is still invaluable for modern times. This spirit may be applied to childhood education today by amending some out-of-date contents, and the filial ethos universalized in daily life could become a prescription for today's chaotic society.
Kim, Na-Ri;Kwon, Ji-Yong;Yoo, Min-Joon;Lee, In-Kwon
한국HCI학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.739-743
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2008
In this paper, we introduce a method for automatically generating accompaniment music, according to user's input melody. The initial accompaniment chord is generated by analyzing user's input melody. Then next chords are generated continuously based on markov chain probability table in which transition probabilities of each chord are defined. The probability table is learned according to reinforcement learning mechanism using sample data of existing music. Also during playing accompaniment, the probability table is learned and refined using reward values obtained in each status to improve the behavior of playing the chord in real-time. The similarity between user's input melody and each chord is calculated using pitch class histogram. Using our method, accompaniment chords harmonized with user's melody can be generated automatically in real-time.
The wear debris is fall off the moving surfaces in oil-lubricated systems and its morphology is directly related to the damage and failure to the interacting surfaces. The morphology of the wear particles are therefore directly indicative of wear processes occurring in tribological system. The computer image processing and artificial neural network was applied to shape study and identify wear debris generated from the lubricated moving system. In order to describe the characteristics of various wear particles, four representative parameter (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) from computer image analysis for groups of randomly sampled wear particles, are used as inputs to the network and learned the friction condition of five values (material 3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameters learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized the friction condition and materials very well by neural network. We discuss how these approach can be applied to condition diagnosis of the oil-lubricated tribological system.
The purpose of the research is to assure the effect of learner-centered instruction driven from the constructivism. The school in participation of the research is one of them called "achievement increase intensive school". Quasi-experimental design is applied for the research. Some conclusions were drawn from the research. Experimental group' achievements of both "learned contents" and "none learned contents" were more superior than ones gained from comparative group with statistically significant difference. The results implied that learner-centered instruction is effective for students who have low achievements from standards tests.
The purpose of this study was to understand clinical nurses' knowledge and attitudes on pain management. The subject of the study were 254 nurses working at two hospitals affiliated with a university in Seoul. The questionnaires included four areas: general knowledge on pain, knowledge on the use of analgesia, knowledge and implementation on the pain assessment scales and pain interventions and nurses' general characteristics. The data were analyzed with descriptive statistics, analysis of variance, LSD test and t-test using SPSS statistical package. The results were as follows. 1. The mean score of the general pain knowledge was 61.46 and that of knowledge on the use of analgesia was 52.19. 2. Most nurses(74%) answered with hesitation about injecting narcotic analgesia to patients. 3. The pain assessment scale which nurses knew (57.5%) and used(48.0%) extremely was a simple descriptive scale. 4. The pain intervention which nurses knew (94.5%) and implemented(92.1%) extremely was to inject analgesia. 5. The number of nurses who had learned about pain management was 49 of 254(19.3%). 6. Nurses' knowledge on the use of analgesia was of relevance to having learned pain management, but general pain knowledge was not so relevant. According to this research, I suggest the following. 1. It is necessary to develop an education program with actual practice and intervention which nurses can perform for themselves. 2. It is necessary to continuously educate about pain management in clinical wards.
Park, Soo-Ho;Choi, Han-Lim;Roy, Nicholas;How, Jonathan P.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.11
no.4
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pp.326-337
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2010
This work addresses problems regarding trajectory planning for unmanned aerial vehicle sensors. Such sensors are used for taking measurements of large nonlinear systems. The sensor investigations presented here entails methods for improving estimations and predictions of large nonlinear systems. Thoroughly understanding the global system state typically requires probabilistic state estimation. Thus, in order to meet this requirement, the goal is to find trajectories such that the measurements along each trajectory minimize the expected error of the predicted state of the system. The considerable nonlinearity of the dynamics governing these systems necessitates the use of computationally costly Monte-Carlo estimation techniques, which are needed to update the state distribution over time. This computational burden renders planning to be infeasible since the search process must calculate the covariance of the posterior state estimate for each candidate path. To resolve this challenge, this work proposes to replace the computationally intensive numerical prediction process with an approximate covariance dynamics model learned using a nonlinear time-series regression. The use of autoregressive time-series featuring a regularized least squares algorithm facilitates the learning of accurate and efficient parametric models. The learned covariance dynamics are demonstrated to outperform other approximation strategies, such as linearization and partial ensemble propagation, when used for trajectory optimization, in terms of accuracy and speed, with examples of simplified weather forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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