The goal of the study is to find the necessary measures to facilitate a desirable Technology and Home Economics curriculum by reflecting the perception and needs of the teachers, principals, educational specialists from the perspective of the curriculum content, professionalism of the teacher, realistic operations of the school, and the administration of the school system. The research was executed through mail surveys to nationwide junior high school technology teachers, home education leachers, principals and to educational specialists. The results obtained from the research are as follows. 1) The integration of Technology and Home Economics was perceived to lessen the burden of students. However the background knowledge and characteristics of the two curriculums are different, and in addition there is a negative perception due to the fact that it is hard to facilitate a class with just one teacher, 2) The issues that were most serious to teachers, principals and education specialists were professionalism of the teacher, qualification of the teachers, and teaching method. 3) In regards to qualifications of the teacher, the teachers requested that teachers should have single qualification in'Technology(or Home Economics)'. The principals were of the similar opinion but the educational professionals wanted dual qualification for both'Technology'and'Home Economics'. As for teaching methodology all 3 groups responded that from the teacher and student perspective the teaching should be divided whereas from the school's perspective the responsibility should be put on a single teacher. 4) Teachers responded that from the perspective of the teacher, parent or student Technology and Home Economics should be separated into taro subjects. On the other hand the principals and educational specialists agreed that from their own perspective Technology and Home Economics should remain an integrated subject and the teaching should be done by one teacher but replied that from the student or parent perspective division of responsibility in teaching would be appropriate.
With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as lens distortion, focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1, 2, 3, 4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. The average scale factor tends to fluctuate with small variation and makes distance error decrease. Compared with classical methods that use stereo camera or two or three orthogonal planes, the proposed method is easy to use and flexible. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.7
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pp.277-284
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2014
The detection method of curves for the lanes which is powerful for the variation by utilizing the lane variation vector and cardinal spline on the inverse perspective transformation screen images which do not required the camera parameters are suggested in this paper. This method detects the lane area by setting the expected lane area in the s frame and next s+1 frame where the inverse perspective transformation and entire process of the lane filter are adapted, and expects the points of lane location in the next frames with the lane variation vector calculation from the detected lane areas. The scan area is set from the nextly expected lane position and new lane positions are detected within these areas, and the lane variation vectors are renewed with the detected lane position and the lanes are detected with application of cardinal spline for the control points inside the lane areas. The suggested method is a powerful method for curved lane detection, but it was adopted to the linear lanes too. It showed an excellent lane detection speed of about 20ms in processing a frame.
Indoor location estimation studies are needed in various fields. The method of estimating the indoor position can be divided into a method using hardware and a method using no hardware. The use of hardware is more accurate, but has the disadvantage of hardware installation costs. Conversely, the non-hardware method is not costly, but it is less accurate. To estimate the location for AR game, you need to get the solution of the Perspective-N-Point (PnP). To obtain the PnP problem, we need three-dimensional coordinates of the space in which we want to estimate the position and images taken in that space. The position can be estimated through six pairs of two-dimensional coordinates matching the three-dimensional coordinates. To further increase the accuracy of the solution, we proposed the use of an additional non-coplanarity degree to determine which points would increase accuracy. As the non-coplanarity degree increases, the accuracy of the position estimation becomes higher. The advantage of the proposed method is that it can be applied to all existing location estimation methods and that it has higher accuracy than hardware estimation.
This thesis analyzes the nature of proof in the perspective on the philosophy of mathematics. such as absolutism, quasi-empiricism and social constructivism. And this thesis searches for the improvement of teaching proof in the light of the result of those analyses of the nature of proof. Though the analyses of the nature of proof in the perspective on the philosophy of mathematics, it is revealed that proof is a dynamic reasoning process unifying the way of analytical thought and the way of synthetical thought, and plays remarkably important roles such as justification, discovery and conviction. Hence we should teach proof as a dynamic reasoning process unifying the way of analytic thought and the way of synthetic thought, avoiding the mistake of dealing with proof as a unilaterally synthetic method. At the same time, we should make students have the needs of proof in a natural way by providing them with the contexts of both justification and discovery simultaneously. Finally, we should introduce the aspect of proof that can be represented as conviction, understanding, explanation and communication to school mathematics.
In this paper, we investigated economic viability of UCA (Ubiquitous Contents Access) technologies from user adoption perspective. UCA technologies are expected to 9et embedded into media and telecom merging services. Embracing new technologies such as UCA technologies, forged through an industry convergence, means opting for a technological innovation that will have technological as well as economic and strategic implications. As such, we adopted user perspective innovation adoption theories to explore key antecedents affecting consumer acceptance of these emerging technologies. Subsequently. using QFD (Quality Function Deployment) method, the impacts of UCA technical functions on user's perceived value enhancements are estimated. The QFD analysis result indicates that the new UCA service technologies could achieve about 42% enhancement on user perceived adoption intention compared to existing digital contents service technologies. The proposed analysis framework and findings suggests significant insights for further research.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.28
no.2
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pp.63-70
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2020
Many organizations apply reactive safety management to prevent the same or similar types of accidents by through investigation and analysis of the accident cases. Although research on investigation techniques has contributed a lot to the objective results of safety accidents and the preparation of countermeasures, many accident investigation techniques currently in use treat accidents from a linear perspective, revealing limitations in reflecting current systems dominated by complexity and uncertainty. In order to overcome these limitations, this study will review recent studies and concepts from a system safety perspective and predict future research trends through a case analysis of aviation accident. The models used in the analysis are STAMP, HFACS, and FRAM, and the characteristics of each technique are presented so that analysts who perform related tasks in the field can refer to them.
In this paper, we report detection and recognition of vehicle logo from images captured from street CCTV. Image data includes both the front and rear view of the vehicles. The proposed method is a two-step process which combines image preprocessing and faster region-based convolutional neural network (R-CNN) for logo recognition. Without preprocessing, faster R-CNN accuracy is high only if the image quality is good. The proposed system is focusing on street CCTV camera where image quality is different from a front facing camera. Using perspective transformation the top view images are transformed into front view images. In this system, the detection and accuracy are much higher as compared to the existing algorithm. As a result of the experiment, on day data the detection and recognition rate is improved by 2% and night data, detection rate improved by 14%.
In real world object detection is an active research topic for understanding different objects from images. There are different models presented in past and had significant results. In this paper we are presenting vehicle logo detection using previous object detection models such as You only look once (YOLO) and Faster Region-based CNN (F-RCNN). Both the front and rear view of the vehicles were used for training and testing the proposed method. Along with deep learning an image pre-processing algorithm called perspective transformation is proposed for all the test images. Using perspective transformation, the top view images were transformed into front view images. This algorithm has higher detection rate as compared to raw images. Furthermore, YOLO model has better result as compare to F-RCNN model.
The purpose of this study is to understand mothers' experiences in filial therapy and to investigate them from a phenomenological perspective. For these purposes, three mothers were observed in a filial therapy process from a counselor and researcher perspective from December 2009 to April 23, 2010. After the program, mothers were interviewed and video tape were used in order to a better understand their experiences. Their experiences were analyzed in a format of experience with time, space, relation, and body, and interpreted their meanings. The result of the study shows the follows: Mothers have failed to put a priority on making time for a special play session.; They also had conflicts when they were unable to handle new skills.; They failed to make proper responses; They failed to internalize the space itself; The first intense emotion they felt in a play session was 'awkward.'; They learned what kind of person they were by using new skills through the body.; The method of how mothers formed a relationship with their children revealed itself in play. The meanings of participation in filial therapy can be discussed from two perspectives; 'becoming an observer' and 'taking care of'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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