Sign language has completely different meaning depending on the direction of the hand or the change of facial expression even with the same gesture. In this respect, it is crucial to capture the spatial-temporal structure information of each movement. However, sign language translation studies based on Sign2Gloss2Text only convey comprehensive spatial-temporal information about the entire sign language movement. Consequently, detailed information (facial expression, gestures, and etc.) of each movement that is important for sign language translation is not emphasized. Accordingly, in this paper, we propose Spatial-temporal Keypoints Centered Sign2Gloss2Text Translation, named STKC-Sign2 Gloss2Text, to supplement the sequential and semantic information of keypoints which are the core of recognizing and translating sign language. STKC-Sign2Gloss2Text consists of two steps, Spatial Keypoints Embedding, which extracts 121 major keypoints from each image, and Temporal Keypoints Embedding, which emphasizes sequential information using Bi-GRU for extracted keypoints of sign language. The proposed model outperformed all Bilingual Evaluation Understudy(BLEU) scores in Development(DEV) and Testing(TEST) than Sign2Gloss2Text as the baseline, and in particular, it proved the effectiveness of the proposed methodology by achieving 23.19, an improvement of 1.87 based on TEST BLEU-4.
Gonzales, Edson Luck T.;Yang, Sung Min;Choi, Chang Soon;Mabunga, Darine Froy N.;Kim, Hee Jin;Cheong, Jae Hoon;Ryu, Jong Hoon;Koo, Bon-Nyeo;Shin, Chan Young
Biomolecules & Therapeutics
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제23권3호
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pp.251-260
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2015
Propofol is an anesthetic agent that gained wide use because of its fast induction of anesthesia and rapid recovery post-anesthesia. However, previous studies have reported immediate neurodegeneration and long-term impairment in spatial learning and memory from repeated neonatal propofol administration in animals. Yet, none of those studies has explored the sex-specific long-term physical changes and behavioral alterations such as social (sociability and social preference), emotional (anxiety), and other cognitive functions (spatial working, recognition, and avoidance memory) after neonatal propofol treatment. Seven-day-old Wistar-Kyoto (WKY) rats underwent repeated daily intraperitoneal injections of propofol or normal saline for 7 days. Starting fourth week of age and onwards, rats were subjected to behavior tests including open-field, elevated-plus-maze, Y-maze, 3-chamber social interaction, novel-object-recognition, passive-avoidance, and rotarod. Rats were sacrificed at 9 weeks and hippocampal protein expressions were analyzed by Western blot. Results revealed long-term body weight gain alterations in the growing rats and sex-specific impairments in spatial (female) and recognition (male) learning and memory paradigms. A markedly decreased expression of hippocampal NMDA receptor GluN1 subunit in female- and increased expression of AMPA GluR1 subunit protein expression in male rats were also found. Other aspects of behaviors such as locomotor activity and coordination, anxiety, sociability, social preference and avoidance learning and memory were not generally affected. These results suggest that neonatal repeated propofol administration disrupts normal growth and some aspects of neurodevelopment in rats in a sex-specific manner.
유추는 익숙한 문제(바탕문제)의 해결방법을 활용하여 유사한 문제(표적문제)를 해결하는 문제해결 전략이다. 본 연구의 목적은 유추적 사고의 관점에서 지리적 문제상황을 새롭게 인식하고, 나아가 지역학습, 그래픽을 활용한 문제해결, 사례학습을 통한 개념/기능 습득에 유용한 교수 학습 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 유추의 의미를 파악하고, 유추 관련 이론들을 통해 유추의 발생 매커니즘과 성공적인 유추적 문제해결의 조건을 논의하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공간적 유추 아이디어는 지역학습을 조직하는 유용한 방법을 제공할 수 있다. 특히, 지리적 내용지식과 시 공간적 사고를 동시에 요구하는 공간적 유추는 영역특수적 문제해결 전략으로서 가능성을 갖고 있다. 둘째, 그래픽을 활용한 문제해결의 전이를 의미하는 표상전이는 정보의 시각화, 공간화를 필요로 하는 지리적 문제를 해결하는데 중요한 역할을 한다. 셋째, 표면적으로는 다르지만 공통의 내적구조를 갖는 유사한 사례들을 제시한 후 비교 분석하게 하거나, 가교 역할의 사례를 제시하는 방법은 지리적 개념, 기능의 습득에 유용하다. 결론에서는 유추 관련 지리교육 분야의 연구 주제와 이러한 연구가 갖는 중요성을 제시하였다.
드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.
우리나라는 인구감소와 시민들의 문화 및 복지에 대한 수요 증가로 학교시설의 복합화 사업을 통해 공공시설에 대한 기대와 수요를 충족 하려고 한다. 이에 본 연구에서는 모범사례인 화성시 '이음터'를 기반으로 학교시설 복합화의 개념을 정리하고, 교육프로그램 및 공간 특성을 분석하여 효율적인 교육프로그램을 수행할 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 사례연구의 대상은 화성시의 7개의 이음터를 선정하여, 현장답사 및 시설운영자를 대상으로 현장 관찰과 인터뷰를 진행하였다. 사례분석의 결과로 교육프로그램 유형은 학습 나눔, 공동 소통, 평생 배움으로 도출하였다. 학습 나눔은 교육과 체육시설로 지역사회의 연대감과 교류를 증진 시키는 역할을 수행하며, 주민들의 높은 이용률과 활성화된 지역사회의 중심으로 자리 잡고 있음을 알 수 있었다. 공동 소통은 커뮤니티, 편의시설 유형으로 분류하였다. 커뮤니티시설로는 다목적홀과 소통홀, 편의시설로는 주차장과 카페 프로그램이 운영되고 있었다. 평생 배움은 다양한 문화시설의 프로그램을 제공하며, 화성시만의 차별화된 특화 프로그램으로 이음터 중 가장 활발히 운영되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 다원화된 사용자 계층에 따른 적합한 교육프로그램과 운영을 위한 학교와 복합화의 일체형 연계유형 연구도 필요하다.
한국광학회 1991년도 제6회 파동 및 레이저 학술발표회 Prodeedings of 6th Conference on Waves and Lasers
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pp.35-40
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1991
In this paper, a new adaptive learning algorithm, Training by Adaptive Gain (TAG) for optical implementation of large-sized neural networks has been developed and its electro-optical implementation for 2-dimensional input and output neurons has been demostrated. The 4-dimensional global fixed interconnections and 2-dimensional adaptive gain-controls are implemented by multi-facet computer generated holograms and LCTV spatial light modulators, respectively. When the input signals pass through optical system to the output classifying layer, the TAG adaptive learning algorithm is implemented by a personal computer. The system classifies three 5$\times$5 input patterns correctly.
The purpose of this study is to investigate the conceptions about altitude of the Sun of elementary students according to differences by the spatial ability. In this study through the qualitative analysis, 4 students who were similar understanding levels of concepts to altitude of the Sun and differences by the spatial ability were selected out of 75 in 6th grade elementary located in Sunchang, Jellabuk-do Province. 4 students for the qualitative analysis were selected by the test instrument of spatial ability and altitude of the Sun. The results of study was students with higher spatial ability were higher understanding levels of concepts to altitude of the Sun. However, both of student with higher and lower spatial ability showed a false concept to the expanded concepts into outer space like a cause of seasonal change, change of altitude of the Sun by latitude unlike the intution. Students with lower spatial ability didn't form the scientific concepts, not only a cause of seasonal change and change of altitude of the Sun but also difference of energy density by altitude of the Sun. A student of two with lower spatial ability has been impediment strongly to form the scientific concept by the false concepts to the distance. The findings were as follows; Learning to altitude of the Sun regardless of the difference of spatial ability should be learned to interact to the intution, celestial movement and model experiment. To students with lower spatial ability should be developed teaching methods to understand the relation between the Sun and celestial movement.
최근 공간적 시간적 제약을 초월하는 새로운 학습 환경으로 웹 기반 가상 학습 시스템이 각광을 받고 있다. 웹 기반 가상 학습 시스템 개발의 핵심은 어떻게 효과적으로 시스템을 사용하고 그 시스템을 사용한 학습자의 학습 성취도를 평가하도록 할 것인가를 결정하는 것이다. 전통적인 오프라인 학습 시스템에서는 학습자의 학습 성취도 평가를 위해 설계된 평가 문항을 학습자가 제한된 시간 내에 얼마나 많이 맞추었는지 헤아림으로써 학습자를 평가할 수 있다. 그러나 이 방법은 이들 시스템이 학습 성취도에서 차이를 보이는 모든 학습자에게 같은 학습 전략을 제공하기 때문에 가상 학습 시스템의 최대 강정이라고 할 수 있는 개별 학습을 불가능하게 한다, 따라서, 본 논문에서는 퍼지 함축 이론을 이용하여 주어진 테스트 문항에 대한 응답 간의 관계를 찾고 이 관계를 퍼지 공관계라고 부르기로 한다. 그리고 이 관계를 반영한 평가 결과를 생성한다. 일정한 학습이 경과된 후 학습자의 학습 성취도를 평가하기 위해 시험에 응시했을 때, 본 논문에서 제안하는 방법과 전통적인 평가 방법 간에 존재하는 차이점을 비교한다. 마지막으로, 이 연구 결과를 개별화 학습에 어떻게 활용할 것인지에 대해 논의한다.
이 단보에서는 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 활용에 앞서, 농림위성과 분광밴드가 유사한 Sentinel-2 위성영상에 대하여 대기보정을 모의하였다. second simulation of the satellite signal in the solar spectrum - vector(6SV)2.1 복사전달모델과 기계학습의 일종인 랜덤 포레스트(random forest, RF)를 활용하여 6SV2.1을 모사한 RF 기반의 대기보정 모델을 개발한 결과, 6SV2.1로 산출된 반사도와 RF 모델로 예측된 반사도 간의 유사도가 매우 높게 나타났다.
야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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