KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3685-3707
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2021
In recent years, facial attribute editing has been successfully used to effectively change face images of various attributes based on generative adversarial networks and encoder-decoder models. However, existing models have a limitation in that they may change an unintended part in the process of changing an attribute or may generate an unnatural result. In this paper, we propose a model that improves the learning of the attention mask by adding a spatial attention mechanism based on the unified selective transfer network (referred to as STGAN) using semi-supervised learning. The proposed model can edit multiple attributes while preserving details independent of the attributes being edited. This study makes two main contributions to the literature. First, we propose an encoder-decoder model structure that learns and edits multiple facial attributes and suppresses distortion using an attention mask. Second, we define guide masks and propose a method and an objective function that use the guide masks for multiple facial attribute editing through semi-supervised learning. Through qualitative and quantitative evaluations of the experimental results, the proposed method was proven to yield improved results that preserve the image details by suppressing unintended changes than existing methods.
최근 개인의 자아실현을 도모하고 삶의 질을 높여 도시 전체의 경쟁력을 향상시키고 도시와 도시 주민이 함께 성장 발전 할 수 있도록, 언제, 어디서나, 누구든 원하는 것을 배우고 즐길 수 있는 학습도시를 만들고자 하는 움직임이 활발해 지고 있다. 세계 많은 선진국들은 학교와 공공시설을 활용하여 학습도시를 만드는 프로젝트를 지원하고 있는데, 이를 통해 지역주민들에게 자기 성장의 기회를 제공하고, 지역사회의 문제를 해결하고자 하고 있다. 우리나라 역시 학교 유휴시설을 활용하여 다양한 프로그램을 제공하고 있지만, 지역 주민들을 대상으로 하는 교육 프로그램이나, 지역 공동체와의 파트너쉽에 의한 학습 프로그램 제공이 부족한 실정이다. 성공적인 학습도시 구현을 위해 공간적 소프트웨어적 전략이 필요한 때이다. 따라서 학습 가능한 시설의 공간 데이터를 체계적으로 정리하고, 현재의 문제점을 분석하여 다양하게 활용할 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 또한 주민들이 필요로 하는 프로그램을 분석하여 실질적이고 효율적인 학습도시를 구현하고자 한다.
Control performance of a smart tuned mass damper (TMD) mainly depends on control algorithms. A lot of control strategies have been proposed for semi-active control devices. Recently, machine learning begins to be applied to development of vibration control algorithm. In this study, a reinforcement learning among machine learning techniques was employed to develop a semi-active control algorithm for a smart TMD. The smart TMD was composed of magnetorheological damper in this study. For this purpose, an 11-story building structure with a smart TMD was selected to construct a reinforcement learning environment. A time history analysis of the example structure subject to earthquake excitation was conducted in the reinforcement learning procedure. Deep Q-network (DQN) among various reinforcement learning algorithms was used to make a learning agent. The command voltage sent to the MR damper is determined by the action produced by the DQN. Parametric studies on hyper-parameters of DQN were performed by numerical simulations. After appropriate training iteration of the DQN model with proper hyper-parameters, the DQN model for control of seismic responses of the example structure with smart TMD was developed. The developed DQN model can effectively control smart TMD to reduce seismic responses of the example structure.
수학교육에서 도형영역 학습은 공감감각 기르기와 도형과 관련된 개념형성을 주요 특징으로 한다. 공간감각 기르기 활동은 주로 여러 가지 변환의 관점에서 다루고 있으며 도형학습과 관련된 수업모형은 주로 개념형성 모형을 따르고 있다. 그러나 개념과 개념을 이어주는 연결성과 관련된 학습 내용은 부족하다. 본 연구에서는 공간감각을 도형에 관한 직관과 도형과 관련된 개념들 사이의 관계적 이해의 능력으로 보고 등주문제 분석을 통해서 공간감각 기르기 활동과 관련된 교수 학습 자료를 추출하고 이를 바탕으로 한 사례분석을 통해 교육학적 시사점을 얻고자 한다.
Children exhibit different behaviors, skills, and motivations. The main aim of this research was to investigate children's sensibility factors for icons, and to look for the best typeface for application to Web-Based Instruction (WBI) for e-Learning. Three types of icons were used to assess children's sensibilities toward metaphors: text-image, representational, and spatial mapping. Through the factor analysis, we found that children exhibited more diverse reactions to the text-image and representational types of icons than to the spatial mapping type of icons. Children commonly showedn higher sensibilities to the aesthetic-factor than to the familiarity-factor or the brevity-factor. In addition, we propose a collaborative-typeface system, which recommends the best typeface for children regarding the readability and aesthetic factor in WBI. Based on these results, we venture some suggestions on icon design and typeface selection for e-Learning.
E-learning is a new teaching model nowadays, and Virtual Reality (VR) technology is reported that the use of virtual reality as an education tool can increase student interests, understanding, and creative learning because of encouraging students to learn by exploring and interacting with the information on the virtual environment. Besides that, LEGOs have long been the favorite of many children. LEGOs provide a mechanism to understand and do for many concepts from spatial relationships to robotics platforms. In this paper, we present a virtual reality application based on the assembly of LEGO-Like bricks to increase math and science learning by improving spatial thinking. It not only encourages students to pursue careers in science, technology, engineering, or mathematics but also enhances learner's ability to analyze and solve problems. The application is built by Processing 2.0 as the easier programming language which is a top-down approach to build the 3D interactive program.
In this paper, a GAN-based data augmentation method is proposed for topology optimization. In machine learning techniques, a total amount of dataset determines the accuracy and robustness of the trained neural network architectures, especially, supervised learning networks. Because the insufficient data tends to lead to overfitting or underfitting of the architectures, a data augmentation method is need to increase the amount of data for reducing overfitting when training a machine learning model. In this study, the Ganerative Adversarial Network (GAN) is used to augment the topology optimization dataset. The produced dataset has been compared with the original dataset.
The purpose of the study was to identify key design features of virtual reality with head-mounted displays (HMD) and touchless interface for the hearing-impaired and hard-of-hearing learners. The virtual reality based training program was aimed to help hearing-impaired learners in machine operating learning, which requires spatial understanding to operate. We developed an immersive virtual learning environment prototype with an HMD (Oculus Rift) and a touchless natural user interface (Leap Motion) to identify the key design features required to enhance virtual reality for the hearing-impaired and hard-of-hearing learners. Two usability tests of the prototype were conducted, which revealed that several features in the system need revision and that the technology presents an enormous potential to help hearing-impaired learners by providing realistic and immersive learning experiences. After the usability tests of hearing-impaired students' exploring the 3D virtual space, interviews were conducted, which also established that further revision of the system is needed, which would take into account the learners' physical as well as cognitive characteristics.
공간감각은 주위 환경과 그 환경에서의 물체에 대한 직관적 느낌으로, 유아기는 이러한 공간감각의 기초능력이 발달되는 매우 중요한 시기이다. 유아들은 공간에 대한 직접적이고 능동적인 탐색을 통해 공간감각을 발달시켜 나가므로, 신체적인 움직임을 통해 공간을 탐색하는 경험은 공간감각 향상에 필수적이다. 본 논문에서는 동작을 이용한 유아의 공간감각 계발을 위해 4가지 콘텐츠를 제안한다: 물방울게임, 골키퍼 게임, 웅덩이를 피하기, 도형 맞추기. 제안된 4가지 콘텐츠는 보다 넓은 공간을 활용한 활동을 제공하기 위해서 가상 학습 공간으로 구현되었다. 또한, 구현된 가상학습공간에는 유아의 행동을 인지하여 가상학습공간의 콘텐츠를 이용할 수 있는 실감형 인터페이스를 적용하고 있다. 유아들의 행동에 바탕을 둔 실감형 인터페이스를 사용하는 것은 유아들에게 공간감각 형성에 도움을 줄 뿐만 아니라, 학습에 대한 즐거움, 흥미를 제공하게 되는 매우 중요한 역할을 수행하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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