The purposes of this study were to investigate, analyze, and consider the feature and practical situation of Apparel CAD education and distribution situation of CAD system so that CAD education can be effectively operated and managed in various kinds of relevant schools and universities. 32 colleges and universities that are performing CAD educational system are selected for the study. The author of the study has investigated and obtained the information through questionnaires to 32 professors who are in charge of CAD lectures and 301 students who are receiving CAD education. The result is as follows. 1. It showed that 62.5% of CAD educational systems have been practically introduced after 1995. Regarding the using system, YUKA occupies 46.9%, PAD 21.8%, and GERBER 18.8% and these three kinds of system have been chiefly supplied. 40.6% of them own only one system, 37.5% of them own 2~5 systems and 78% of them own less than 5 systems. 2. The most seriously pointed problems during the operation of CAD system were the lack of experimental materials and the frustration of manpower supply. Thus, the CAD education programs in schools and universities are practiced in inferior environments internally and externally. 3. Regarding the practical situation of CAD education, 28 among 32 schools and universities are performing CAD as one of the regular subjects for the curriculum. 4. Regarding satisfaction degree of the using system, professors showed higher satisfaction degree than students did. In conclusion, it showed that although the practical situations of CAD education in schools and universities have been changed and improved so much since 1995 owing to the increase of the positive recognition of the necessity of CAD, many students in the educational sites cannot study their favorite subjects related with CAD program with interest due to the lack of experimental facilities, the poor computer management systems, and the problems of manpower supply, etc.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.395-397
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2019
Despite technical advance, human error is the main reason for maritime accidents. To ensure a safety of maritime transporting environment, technical and methodological improvement to react to various types of maritime accidents should be developed instead of ambiguously anticipating maritime accidents due to human errors. Survey, questionnaires, and interview have been routinely applied to understand objective human lookout pattern differences in various navigational situations. Although the descriptive methodology helps systematically categorizing different patterns of human behavior to avoid accidents, the subjective methods limit to objectively recognize physical behavior patterns during navigation. The purpose of the study is to develop an objective lookout pattern detection system using wearable sensors in the simulated navigation environment. In the simulated maritime navigation environment, each participant performed a given navigational situation by wearing the wearable sensors on the wrist, trunk, and head. Activity classification algorithm that was developed in the previous navigation activity classification research was applied. The physical lookout behavior patterns before and after situation-aware showed distinctive patterns, and the results are expected to reduce human errors of navigators.
Park, Sungho;Jeong, Harim;Kim, Yejin;Lee, Myungsoo;Han, Eum
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.264-279
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2021
Most automated vehicle evaluation scenarios are developed based on the typical driving situations that automated vehicles will face. However, various situations occur during actual driving, and sometimes complex judgments are required. This study is to define a situation that requires complex judgment for safer driving of an automated vehicle as a dilemma situation, and to suggest a driving strategy necessary to secure driving safety in each situation. To this end, we defined dilemma situations based on the automated vehicle ethics guidelines, the criteria for recognition of error rate in automobile accidents, and suggestions from the automated vehicle developers. In addition, in the defined dilemma situations, the factors affecting movement for establishing driving strategies were explored, and the priorities of factors affecting driving according to the Road Traffic Act and driving strategies were derived accordingly.
See and feel the emotion recognition is the image of a person variously changed according to the environment, personal disposition. Thus, the image recognition has been focused on the emotional sensibilities computer you want to control the number studies. However, existing emotional computing model is numbered and the objective is clearly insufficient measurement conditions. Thus, through quantifiable image Emotion Recognition and emotion computing, is a study of the situation requires an objective assessment scheme. In this paper, the sensitivity was represented by numbered sizes quantified according to the image recognition calculation emotion. So apply the principal attributes of the color image emotion recognition as a configuration parameter. In addition, in calculating the color sensitivity by applying a digital computing focused research. Image color emotion computing research approach is the color of emotion attribute, brightness, and saturation reflects the weighted according to importance to the emotional scores. And free-degree by applying the sensitivity point to the image sensitivity formula (X), the tone (Y-axis) is calculated as a number system. There pleasure degree (X-axis), the tension and position the position of the image point that the sensitivity of the emotional coordinate crossing (Y-axis). Image color coordinates by applying the core emotional effect of Russell (Core Affect) is based on the 16 main representatives emotion. Thus, the image recognition sensitivity and compares the number size. Depending on the magnitude of the sensitivity scores demonstrate this sensitivity must change. Compare the way the images are divided up the top five of emotion recognition emotion emotions associated with 16 representatives, and representatives analyzed the concentrated emotion sizes. Future studies are needed emotional computing method of calculation to be more similar sensibility and human emotion recognition.
It is well known that the tracking a certain person is a vary needed technic in the humanoid robot. In robot technic, we should consider three aspects that is cloth color matching, face recognition and motion analysis. Because a robot technic use some sensors, it is many different with the robot technic to track a certain person through the CCTV images. A system speed should be fast in CCTV images, hence we must have small calculation numbers. We need the statistical variable for color matching and we adapt the eigen-face for face recognition to speed up the system. In this situation, motion analysis have to added for the propose of the efficient detecting system. But, in many motion analysis systems, the speed and the recognition rate is low because the system operates on the all image area. In this paper, we use the moving energy only on the face area which is searched when the face recognition is processed, since the moving energy has low calculation numbers. When the proposed algorithm has been compared with Girondel, V. et al's method for experiment, we obtained same recognition rate as Girondel, V., the speed of the proposed algorithm was the more faster. When the LDA has been used, the speed was same and the recognition rate was better than Girondel, V.'s method, consequently the proposed algorithm is more efficient for tracking a certain person.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.4
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pp.19-27
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2022
In general, the performance of ML(Machine Learning) application is determined by various factors such as the type of ML model, the size of model (number of parameters), hyperparameters setting during the training, and training data. In particular, the recognition accuracy of ML may be deteriorated or experienced overfitting problem if the amount of dada used for training is insufficient. Existing studies focusing on image recognition have widely used open datasets for training and evaluating the proposed ML models. However, for specific applications where the sensor used, the target of recognition, and the recognition situation are different, it is necessary to build the dataset manually. In this case, the performance of ML largely depends on the quantity and quality of the data. In this paper, training data used for motion recognition application is augmented using the kernel density estimation algorithm which is a type of non-parametric estimation method. We then compare and analyze the recognition accuracy of a ML application by varying the number of original data, kernel types and augmentation rate used for data augmentation. Finally experimental results show that the recognition accuracy is improved by up to 14.31% when using the narrow bandwidth Tophat kernel.
In this paper, we describe a Voice Command Web Browser using a variable vocabulary word recognizer that can do Internet surfing with Korean speech recognition on the Web. The feature of this browser is that it can handle the links and menus of the web browser by speech. Therefore, we can use speech interface together with mouse for web browsing. To recognize the recognition candidates dynamically changing according to Web pages, we use the variable vocabulary word recognizer. The recognizer was trained using POW (Phonetically Optimized Words) 3,848 words. So that it can recognize new words which did not exist in training data. The preliminary test results showed that the performance of speaker-independent and vocabulary-independent recognition is 93.8% for 32 Korean words. The Voice Command Web Browser was developed on windows 95/NT using Netscape Navigator and reflected usability test results in order to offer easy interface to users unfamiliar with speech interface. In on-line experiment of speaker-independent and environment-independent situation, Voice Command Web Browser showed recognition accuracy of 90%.
The purpose of this study targeted 93 full 5-year-old preschoolers was to examine young children's recognition of the relationships with their mothers, teachers, and peers and to analyze the effect of children's recognition on their self-concept. Children's recognition of the relationships with the people around and their self-concepts were measured by use of picture diagrams to help children's understanding and their replies. Data analysis showed that young children recognize their relationships with the people around positively, and that children's conflict recognition with their teachers influence negatively on their self-concept. This study is meaningful in that it directly researched preschooler's cognition of the relationships with the people around themselves from situation in the lack of preceding research that it comprehensively studied about relationships with the preschooler and others, and it executed one-to-one interview with preschooler using the picture tool for preschooler developed by the investigator in order to measure the preschooler's cognition.
So, In-Mi;Kang, Sun-Kyung;Kim, Young-Un;Lee, Chi-Geun;Jung, Sung-Tae
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.279-287
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2006
This paper proposes a method to detect fall action by using stereo images to recognize emergency situation. It uses 3D information to extract the visual information for learning and testing. It uses HMM(Hidden Markov Model) as a recognition algorithm. The proposed system extracts background images from two camera images. It extracts a moving object from input video sequence by using the difference between input image and background image. After that, it finds the bounding rectangle of the moving object and extracts 3D information by using calibration data of the two cameras. We experimented to the recognition rate of fall action with the variation of rectangle width and height and that of 3D location of the rectangle center point. Experimental results show that the variation of 3D location of the center point achieves the higher recognition rate than the variation of width and height.
Today, the core technology of an automobile is becoming to IT-based convergence system technology. To cope with many kinds of situations and provide the convenience for drivers, various IT technologies are being integrated into automobile system. In this paper, we propose an convergence system, which is called Augmented Driving System (ADS), to provide high safety and convenience of drivers based on image information processing. From imaging sensor, the image data is acquisited and processed to give distance from the front car, lane, and traffic sign panel by the proposed methods. Also, a converged interface technology with camera for gesture recognition and microphone for speech recognition is provided. Based on this kind of system technology, car accident will be decreased although drivers could not recognize the dangerous situations, since the system can recognize situation or user context to give attention to the front view. Through the experiments, the proposed methods achieved over 90% of recognition in terms of traffic sign detection, lane detection, and distance measure from the front car.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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