International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.322-336
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2022
South Korea is in the limelight in the past decades as Korean universities races for internationalization. As the number of students studying abroad tremendously increasing, there has been a growing need for higher education institutions to understand international working students' life satisfaction and sense of belonging. The aim of this research is to outline which determinants affects life satisfaction as mediated by sense of belonging. With the samples size of 102 respondents, the proposed research model was examined using structural equation modeling (SEM) and SPSS. Results show that all determinants (Recognition, Quality of Education, Experienced Difficulties in Public Service and Understanding Korean Language) were positively significant toward Sense of Belonging. Likewise sense of belonging holds the positive indirect significant effects of the four determinants to life satisfaction.
For video understanding, namely analyzing who did what in a video, actions along with objects are primary elements. Most studies on actions have handled recognition problems for a well-trimmed video and focused on enhancing their classification performance. However, action detection, including localization as well as recognition, is required because, in general, actions intersect in time and space. In addition, most studies have not considered extensibility for a newly added action that has been previously trained. Therefore, proposed in this paper is an extensible hierarchical method for detecting generic actions, which combine object movements and spatial relations between two objects, and inherited actions, which are determined by the related objects through an ontology and rule based methodology. The hierarchical design of the method enables it to detect any interactive actions based on the spatial relations between two objects. The method using object information achieves an F-measure of 90.27%. Moreover, this paper describes the extensibility of the method for a new action contained in a video from a video domain that is different from the dataset used.
본 연구의 목적은 셀프리더십 프로그램이 보호관찰소 청소년의 진로인식과 자기효능감에 어떠한 영향을 미치는가를 검증하고자 하였다. 본 연구결과 셀프리더십 프로그램은 보호관찰소 청소년의 진로인식 하위 영역가운데 자기이해, 일과 직업세계의 이해, 진로목표 설정과 전략 영역에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며, 일에 대한 태도 및 가치관 영역은 유의미한 차이를 보이지 않았다. 또한 셀프리더십 프로그램이 보호관찰소 청소년의 자기효능감 하위 영역 가운데 자신감, 자기조절 효능감 부분에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며, 과제난이도 영역은 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이와 같은 연구결과는 셀프리더십 프로그램이 보호관찰소 청소년의 진로인식과 자기효능감 향상에 유의미한 영향을 미치는 것을 증명한 것이다. 앞으로 보호관찰소 청소년들의 진로인식과 자기효능감 향상을 위해 더욱더 활발한 셀프리더십 프로그램에 대한 연구가 필요하며 실제로 활용도를 높여 가야 할 것이다.
The degree of relative similarity between 2D patterns is obtained using Open-Ball Scheme. Open-Ball Scheme employs a method of transforming the geometrical information on 3D objects or 2D patterns into the features to measure the relative similarity for object(patten) recognition, with invariance on scale, rotation, and translation. The feature of an object is used to obtain the relative similarity and mapped into [0, 1] the interval of real line. For decades, Moment-Invariant Method has been used as one of the excellent methods for pattern classification and object recognition. Open-Ball Scheme uses the geometrical structure of patterns while Moment Invariant Method uses the statistical characteristics. Open-Ball Scheme is compared to Moment Invariant Method with respect to the way that it interprets two-dimensional patten classification, especially the paradigms are compared by the degree of closeness to human's intuitive understanding. Finally the effectiveness of the proposed Open-Ball Scheme is illustrated through simulations.
This study examined a difference in a change of understanding and recognition on STEAM Education before and after participating in STEAM Education of university students majoring in teaching profession of engineering system who took part in 'STEAM Education of being made together with undergraduates for 2016' as part of the project for a center of supporting STEAM pre-service teachers. As a result, the pre-service teachers majoring in teaching profession of engineering system could be confirmed to have been improved the understanding and sympathy level with STEAM education as a whole following the execution of the program. Comparing it with other majoring system, the pre-service teachers majoring in teaching profession of engineering system were shown to be a little low in pre-perception or satisfaction, but were indicated later to have high intention of participation in STEAM education. This suggests that the pre-service teachers majoring in teaching profession of engineering system recognize the importance of STEAM education in the engineering education, but are feeling pressure about interpersonal communication. Accordingly, it is time that there is a need to have a system of officially providing the implementation of STEAM education and an opportunity of experience in the education for pre-service teachers aiming at the engineering education for future generation.
The Purposes of this study were to improve the understanding of how the Korean traditional fairy tales were recognized, by examining the recognition of parent and teacher toward the traditional fairy tales, and to serve as the basis for teacher and parent to guide children appropriately, by developing a desirable teaching activity, using the Korean traditional fairy tales. The subject in this study were 238 parents, and 77 kindergarten teachers in Seoul, Sunchon, Chonan, Ichon and Ulsan city. And the questionnaire was used. The collected data were handled by frequency, percentage and t-test. The findings of this study were as below: These Parents and teachers thought the Korean traditional fairy tales are appropriate because of moral, ethical values, and knowledge. On the older hand, they thought these are inappropriate because of unrealistic things or image.
A vector space based augmented structural kinematic (VSASK) feature descriptor is proposed for human activity recognition. An action descriptor is built by integrating the structural and kinematic properties of the actor using vector space based augmented matrix representation. Using the local or global information separately may not provide sufficient action characteristics. The proposed action descriptor combines both the local (pose) and global (position and velocity) features using augmented matrix schema and thereby increases the robustness of the descriptor. A multiclass support vector machine (SVM) is used to learn each action descriptor for the corresponding activity classification and understanding. The performance of the proposed descriptor is experimentally analyzed using the Weizmann and KTH datasets. The average recognition rate for the Weizmann and KTH datasets is 100% and 99.89%, respectively. The computational time for the proposed descriptor learning is 0.003 seconds, which is an improvement of approximately 1.4% over the existing methods.
In human conversations, listeners often utilize brief backchannels such as "uh-huh" or "yeah." Timely backchannels are crucial to understanding and increasing trust among conversational partners. In human-machine conversation systems, users can engage in natural conversations when a conversational agent generates backchannels like a human listener. We propose a method that simultaneously predicts backchannels and recognizes speech in real time. We use a streaming transformer and adopt multitask learning for concurrent backchannel prediction and speech recognition. The experimental results demonstrate the superior performance of our method compared with previous works while maintaining a similar single-task speech recognition performance. Owing to the extremely imbalanced training data distribution, the single-task backchannel prediction model fails to predict any of the backchannel categories, and the proposed multitask approach substantially enhances the backchannel prediction performance. Notably, in the streaming prediction scenario, the performance of backchannel prediction improves by up to 18.7% compared with existing methods.
본 연구에서는 20대와 30대를 대상으로 성별, 직업별, 모발의 굵기 등 다양한 탈모의 원인들을 통한 자가인식의 정도를 파악하고 이에 따른 두피관리 행위의 실태를 알아보고자 하였다. 본 연구의 자료는 부산 경남지역에 거주하는 20대와 30대 262명을 대상으로 설문조사를 하였으며, 수집된 자료는 SPSS version 12.0을 이용하였다. 연구문제와 관련하여 빈도, 백분율, ${\chi}^2$검정 등을 적용하였다. 이상의 연구 분석 결과로 탈모에 관한 자가인식이 두피관리의 행위요인으로 귀결시킴으로써 연구대상자의 행위정도를 가름할 수 있었다. 이는 20대와 30대에서도 탈모에 관한 자가인식이 높을 수록 두피관리행위 또한 잘 실천하고 있다는 사실을 반영하는 것으로 탈모에 관한 자가인식은 두피관리와 밀접한 관계임을 알 수 있었다.
Most individuals with hearing impairment have difficulty in understanding speech in noisy situations. This study was conducted to investigate sentence recognition ability using the Korean Standard-Sentence Lists for Preschoolers (KS-SL-P2) in pre-school age children with cochlear implants and hearing aids. The subjects of this study were 10 pre-school age children with hearing aids, 12 pre-school age children with cochlear implants, and 10 pre-school age children with normal hearing. Three kinds of signal-to-noise (SNR) conditions (+10 dB, +5 dB, 0 dB) were applied. The results for all pre-school age children with cochlear implants and hearing aids presented a significant increase in the score for sentence recognition as SNR increased. The sentence recognition score in speech noise were obtained with the SNR +10 dB. Significant differences existed between groups in terms of their sentence recognition ability, with the cochlear implant group performing better than the hearing aid group. These findings suggest the presence of a sentence recognition test using speech noise is useful for evaluating pre-school age children's listening skill.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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