• 전기학회논문지
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• 제64권1호
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• pp.82-89
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• 2015

The researches of image recognition have been processed traditionally. Especially, face recognition technology has been received attractions with advance and applied to various areas according as camera sensor embedded into many devices such as smart phone. In this study, we design and develop a feature vector generation technique of face for making animation caricatures using methods for face detection which are previous stage of face recognition. At first, we detect both face region and detailed eye region of component element by Viola&Johns's realtime detection method which are called as ROI(Region Of Interest). And then, we generate feature vectors of eye region by utilizing factors as opposed to the periphery and by using appearance information of eye. At this point, we focus on the embedded information in many color spaces to overcome the problems which can be occurred by using one color space. We propose a feature vector generation method using information from many color spaces. Finally, we experiment the test of feature vector generation by the proposed method with enough quantity of sample picture data and evaluate the proposed method for factors of estimating performance such as error rate, accuracy and generation time.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.769-786
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• 2016

Object recognition and object location have always drawn much interest. Also, recently various computational models have been designed. One of the big issues in this domain is the lack of an appropriate model for extracting important part of the picture and estimating the object place in the same environments that caused low accuracy. To solve this problem, a new Salient Based Bag of Visual Word (SBBoVW) model for object recognition and object location estimation is presented. Contributions lied in the present study are two-fold. One is to introduce a new approach, which is a Salient Based Bag of Visual Word model (SBBoVW) to recognize difficult objects that have had low accuracy in previous methods. This method integrates SIFT features of the original and salient parts of pictures and fuses them together to generate better codebooks using bag of visual word method. The second contribution is to introduce a new algorithm for finding object place based on the salient map automatically. The performance evaluation on several data sets proves that the new approach outperforms other state-of-the-arts.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.393-399
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• 2018

기존의 안면인식 CCTV(Closed-circuit Television) 와 홈 IOT(Internet of Things)는 개별적인 각자의 하드웨어 요소를 가지고 있어 그들의 센서들과 CCTV의 측정 결과값을 동시에 한 화면에서 볼 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 CCTV와 홈 IOT의 상기 단점을 극복하기 위하여 라즈베리파이를 이용하여 CCTV와 홈 IOT를 하나의 하드웨어 요소로 구성하고 그들의 측정결과를 스마트폰 애플리케이션을 통해 한 화면에서 확인하는 하나의 통합 플랫폼을 제안한다. 제안하는 통합 플랫폼 CCTV와 홈 IOT 시스템은 애플리케이션을 스마트폰으로 실행하여 라즈베리파이에서 측정한 센서값과 파이카메라를 통해 촬영한 화면을 확인 할 수 있는 시스템이다. 구현된 시스템은 온도, 습도, 가스, 먼지를 측정하고 파이카메라를 통해 촬영한 화면에 안면인식 기술을 접목하여 스마트폰으로 한눈에 확인할 수 있게 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.32-39
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• 2011

꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.904-906
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• 2016

본 논문에서는 광고 홍보 서비스를 제공하기 위해 Kincet를 이용한 표정인식 및 미디어제어 시스템을 구현한다. 기존에는 소비자에게 일방적으로 광고를 전달하는 방식 이였다면, 현재는 인터렉티브 광고를 지향한다. 즉, 양방향 커뮤니케이션이 가능한 양방향 광고 서비스를 의미한다. 제안한 시스템은 Kincet를 활용하여 표정인식을 하였고, 눈썹, 눈, 입, 턱으로 얼굴을 인식 한다. 현재 사용한 Kinect버전은 표정인식이 불안정하여 눈썹, 눈, 턱의 3가지의 부분을 정확히 구분하기가 어려워 제일 구분이 쉬운 입모양만을 활용하여 웃음, 무표정을 구분하여 미디어 제어서비스를 제공한다. 또, 소비자들의 표정인식을 하여 미디어제어와 동시에 SNS(Social Network Service)를 이용한 사진전송을 통해 소비자들에게 광고에 대한 각인을 시켜줌으로써 광고의 효율적인 효과가 나타날 것으로 기대된다.

• 한국응급구조학회지
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• 제28권1호
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• pp.113-126
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• 2024

Purpose: Education for children in South Korea is similar to that for adults, necessitating additional enhancements. Therefore, this study aimed to examine the effectiveness of fairy-tale books in cardiopulmonary resuscitation (CPR) education among kindergarten children. Methods: The study involved 64 kindergarten children enrolled in an affiliated kindergarten program were included. The participants were divided into an experimental group of 32 who received CPR education using picture books, and a control group of 32 who received education through traditional methods. Participant characteristics such as sex, age, height, weight, cardiac arrest awareness, and ability to request assistance were measured, and the collected data were statistically analyzed. Results: Following education, the experimental group showed significantly higher scores than the control group across all measures, including cardiac arrest recognition (2.25 vs. 0.34, p<.001) and consciousness assessment (1.81 vs. 0.09, p<.001). Additionally, in requesting assistance, the experimental group exhibited statistical superiority in phone usage (1.75 vs. 0.28, p<.001), situational explanation post-call (2.25 vs. 0.34, p<.001), and self-location explanation (0.84 vs. 0.00, p=.001). Conclusion: The use of fairy-tale books in CPR education enhanced cardiac arrest recognition and the ability to request assistance (EMS Activation) more effectively than the traditional educational methods among kindergarten children.

• 영어어문교육
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• 제1호
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• pp.69-108
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• 1995

Listening comprehension can be defined as a process of an integrative, positive and creative activity through which listeners get the message of speakers' production using linguistic or non-linguistic redundancy as well as linguistic or non-linguistic knowledge. Compared with reading comprehension, it has many difficulties especially for foreigners. while it can be transferred to the other skills: speaking, reading, writing. With this said, listening comprehension can be taught effectively using the following teaching strategies. First. systematic and intensive instruction of segmental phonemes, suprasegmental phonemes and sound changes must be given to remove the difficulties of listening comprehension concerned with the identification of sounds. Second, vocabulary drill through various games and other activities is absolutely needed until words can be unconsciously recognized. Without this, comprehension is almost impossible. Third, instruction of sentence structures is thought to be essential considering grammar is supplementary to listening comprehension and reading comprehension for academic purpose. So grammar translation drills, mechanical drills, meaningful drills and communicative drills should be performed in succession with common or frequently used structures. Fourth, listening activities for overall comprehension should teach how to receive overall meaning of intended messages intact. Linguists and literatures have listed some specific activities as follows: Total Physical Response, dictation, role playing, singing songs, selective listening, picture recognition, list activities, completion, prediction, true or false choice, multiple choice, seeking of specific information, summarizing, problem-solving and decision-making, recognization of relationships between speakers, recognition of mood, attitude and behavior of speakers.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.33-41
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• 2006

본 논문에서는 공장 자동화 시스템의 한 예로, 컨베이어 벨트로 흘러 들어오는 생산품을 모델별로 자동 인식하기 위한 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 NTSC 방식의 카메라를 사용할 경우 움직이는 물체는 카메라 고유의 잔상이 발생하게 된다. 잔상이 존재하는 영상을 이용하여 효율적인 처리가 불가능하므로 적당한 후처리 방법이 요구된다. 이를 위하여 제안하는 인터레이스 제거 기법을 통하여 잔상을 제거하고, 이진화를 통하여 대략적 물체 영역을 판별한 후 물체를 에워싸는 직사각형 영역을 구한다. 그 후 윤곽선 검출을 거쳐 직사각형 영역을 블록별로 세분화한 후 각 블록별 화소수를 계산하여 평균을 중심으로 재분류한 후 모델 코드를 생성하여 모델 분류를 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 방법의 경우 기존의 방법보다 높은 분류 성공률을 나타내었다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제24권2호
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• pp.205-225
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• 2014

본 연구는 초등학교 6학년 학생들이 기하 증가 패턴을 탐구하는 상황에서 함수적 관계를 어떻게 인식하고 일반화하며 표현하는지에 대해 분석하였다. 연구 결과, 처음에는 학생들이 그림에 의존하여 문제를 해결하는 경향을 보였으나, 후속 항들을 탐구하는 과정에서 일반화에 대한 시도가 자연스럽게 나타났다. 또한, 패턴 탐구의 결과를 어떤 방식으로 표현하는지는 개인에 따라 차이가 있었는데, 이 표현 방식은 패턴을 일반화하고 유사 상황에 적용하는 과정에도 영향을 끼쳤다. 본 연구는 이러한 결과들을 토대로, 초등학교에서의 함수적 사고의 지도 방안에 대한 시사점을 제공한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.137-142
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• 2021

Machine-learning systems have proven their worth in various industries, including healthcare and banking, by assisting in the extraction of valuable inferences. Information in these crucial sectors is traditionally stored in databases distributed across multiple environments, making accessing and extracting data from them a tough job. To this issue, we must add that these data sources contain sensitive information, implying that the data cannot be shared outside of the head. Using cryptographic techniques, Privacy-Preserving Machine Learning (PPML) helps solve this challenge, enabling information discovery while maintaining data privacy. In this paper, we talk about how to keep your data mining private. Because Data mining has a wide variety of uses, including business intelligence, medical diagnostic systems, image processing, web search, and scientific discoveries, and we discuss privacy-preserving in deep learning because deep learning (DL) exhibits exceptional exactitude in picture detection, Speech recognition, and natural language processing recognition as when compared to other fields of machine learning so that it detects the existence of any error that may occur to the data or access to systems and add data by unauthorized persons.