목적 : 저자들은 강박장애 환자의 대뇌기능을 알아보기 위해 신경심리검사 바테리를 이용하여 정상대조군과 비교하였다. 방법 : 강박장애군(12명)과 연령 및 교육을 짝짓기한 정상대조군(17명)에게 신경심리검사 바테리를 시행하였다. 결과 : K-WAIS 검사상 전체지능은 강박장애군 115.2(${\pm}9.9$), 정상대조군 111.8(${\pm}8.4$)로 양군간에 유의한 차이가 없었다. 그러나 언어성 지능의 경우 강박장애 환자군($118.0{\pm}10.6$)이 정상대조군($110.3{\pm}9.4$)보다 유의하게 높았으나(P=0.049), 동작성 지능은 강박장애군($108.4{\pm}11.7$)이 정상대조군($114.4{\pm}11.2$)보다 낮은 경향을 보였다. 양군간의 소검사 항목점수를 비교하면 tactual performance test의 전체시간에서 강박장애군(15.26분)이 정상대조군(9.56분) 보다 유의하게 길었으며(P=0.028), 양손 수행에서도 강박장애군(0.16)의 수행이 정상대조군(0.38) 보다 유의하게 떨어졌다(P=0.047). 전체적인 Halsted Reitan 손상지수도 강박장애군($3.17{\pm}2.1$)이 정상대조군($1.31{\pm}1.8$) 보다 유의하게 높았다(P=0.019). 웨슬러 기억검사의 시각회상에서도 강박장애군($12.3{\pm}1.6$)이 정상대조군($13.4{\pm}0.9$)에 비해 기능이 유의하게 떨어졌다. 결론 : 강박장애 환자는 정상대조군에 비해 공간구조 인지기능의 장애, 과잉된 언어 및 집중력을 보이고 있고, 이는 강박장애 환자의 언어기능과 공간구조 인식기능의 불균형이 강박장애 환자의 정신병리와연관 될 수 있음을 시사한다. 향후 강박장애 환자에서 신경 심리 검사상 보이는 이상소견이 강박장애의 특정적인 소견인가, 치료경과에 따라 선경 심리검사상의 이상소견이 영향을 받는가에 대한 연구가 이어져야할 것으로 생각된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1142-1166
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2020
Salp Swarm Algorithm (SSA) is a new nature-inspired swarm optimization algorithm that mimics the swarming behavior of salps navigating and foraging in the oceans. SSA has been proved to enable to avoid local optima and enhance convergence speed benefiting from the adaptive nonlinear mechanism and salp chains. In this paper, visual tracking is considered to be a process of locating the optimal position through the interaction between leaders and followers in successive images. A novel SSA-based tracking framework is proposed and the analysis and adjustment of parameters are discussed experimentally. Besides, the qualitative analysis and quantitative analysis are performed to demonstrate the tracking effect of our proposed approach by comparing with ten classical tracking algorithms. Extensive comparative experimental results show that our algorithm has good performance in visual tracking, especially for abrupt motion tracking.
International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.102-118
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2022
With the development of digital content software production technology and the technological progress of related hardware, the social status quo in the post-epidemic era, the popularization and application of 5G networks, the market and consumers' increasing demand for digital content products, artificial intelligence, virtual digital human, virtual Idols, virtual live, self-media content and metaverse-related content industries are all developing rapidly. Virtual idols, virtual digital human, etc. are not only accelerating innovation in production technology. The economic cost, technical difficulty and time requirements of production are also greatly reduced. With the arrival and development of the Metaverse, the author believes that the content industry with virtual digital humans as the core will continue to develop in the direction of refinement, specialization, facilitation and customization. In this article, we will analyze and study the production of virtual digital human based on Photoscan technology and Unreal Engine 5 Metahuman software, and discuss the application status and future development of related content.
영상의 품질을 측정하는 것은 영상처리에서 매우 중요한 문제이다. 지금까지 영상 품질을 측정하기 위한 다양한 방법들이 제시되었고, 이들은 수학적인 관점에서 영상의 품질을 적절히 표현해주고 있다. 그러나, 수학적인 측정과 인간의 시각에 의해서 측정되는 품질은 서로 다를 수 있고 영상이 전달되는 최종 대상체는 인간의 시각이기 때문에 이를 고려한 영상품질 측정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사람의 시각적 특성을 고려하여 영상 품질을 측정할 수 있는 통계적 방법을 제시하였다. 사람의 시각은 영상의 전체적인 품질을 판단하면서도 국부적인 위치에서의 품질을 판단하며, 전체적인 영상의 품질보다는 국부적인 위치에서의 품질이 시각적인 영상품질 판단에 미치는 영향이 크다. 본 논문에서는 영상을 세그먼트화하고 각 세그먼트화된 영상에서 얻어진 영상 품질 값에 스코어링을 하는 통계적 기법을 사용하여 시각에 의한 판단과 유사한 결과를 얻었다.
Alfaidi, Aseel;Alshahrani, Abdullah;Aljohani, Maha
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.195-207
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2022
COVID-19 has remained one of the most serious health crises in recent history, resulting in the tragic loss of lives and significant economic impacts on the entire world. The difficulty of controlling COVID-19 poses a threat to the global health sector. Considering that Artificial Intelligence (AI) has contributed to improving research methods and solving problems facing diverse fields of study, AI algorithms have also proven effective in disease detection and early diagnosis. Specifically, acoustic features offer a promising prospect for the early detection of respiratory diseases. Motivated by these observations, this study conceptualized a speech-based diagnostic model to aid in COVID-19 diagnosis. The proposed methodology uses speech signals from confirmed positive and negative cases of COVID-19 to extract features through the pre-trained Visual Geometry Group (VGG-16) model based on Mel spectrogram images. This is used in addition to the K-means algorithm that determines effective features, followed by a Genetic Algorithm-Support Vector Machine (GA-SVM) classifier to classify cases. The experimental findings indicate the proposed methodology's capability to classify COVID-19 and NOT COVID-19 of varying ages and speaking different languages, as demonstrated in the simulations. The proposed methodology depends on deep features, followed by the dimension reduction technique for features to detect COVID-19. As a result, it produces better and more consistent performance than handcrafted features used in previous studies.
본 논문에서는인공지능(AI; Artificial Intelligence)알고리즘을 활용한 조음 장애 아동들의 '개인화된 맞춤형 학습' 모바일 애플리케이션을 제시한다. 조음과 관련된 빅데이터(Big Data)를 수집-정제-가공한 데이터 셋(Data Set)으로 학습자의 조음 상황 및 정도를 분석, 판단, 예측한다. 특히, 인공지능 활용 시 기존 애플리케이션에 비해 어떻게 개선되고 고도화할수 있는지를 UX/UI(GUI) 측면에서 바라보고 프로토타입 모델을 설계해 보았다. 지금까지 시각적 경험에 많이 치중해 있었다면, 이제는 데이터를 어떻게 가공하여 사용자에게 UX/UI(GUI) 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시점이다. 제시한 모바일 애플리케이션의 UX/UI(GUI)는 딥러닝(Deep Learning)의 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)과 Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer)를 활용하여 학습자의 조음 정도와 상황에 맞게 제공하고자 하였다. 인공지능 알고리즘의 활용은 조음 장애 아동들에게 완성도 높은 학습환경을 제공하여 학습효과를 높일 수 있를 것이다. '개인화된 맞춤형 학습'으로 조음의 완성도를 높여서, 대화에 대한 두려움이나 불편함을 갖지 않길 바란다.
In this paper an intelligence embedding quadruped pet robot is described. It has 15 degrees of freedom and consists of various sensors such as CMOS image, voice recognition and sound localization, inclinometer, thermistor, real-time clock, tactile touch, PIR and IR to allows owners to interact with pet robot according to human's intention as well as the original features of pet animals. The architecture is flexible and adopts various embedded processors for handling sensors to provide modular structure. The pet robot is also used for additional purpose such like security, gaming visual tracking, and research platform. It is possible to generate various actions and behaviors and to download voice or music files to maintain a close relation of users. With cost-effective sensor, the pet robot is able to find its recharge station and recharge itself when its battery runs low. To facilitate programming of the robot, we support several development environments. Therefore, the developed system is a low-cost programmable entertainment robot platform.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5112-5128
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2016
Tracking human body is an important problem in computer vision field. Tracking failures caused by occlusion can lead to wrong rectification of the target position. In this paper, a robust human tracking algorithm is proposed to address the problem of occlusion, rotation and improve the tracking accuracy. It is based on Tracking-Learning-Detection framework. The key auxiliary information is used in the framework which motivated by the fact that a tracking target is usually embedded in the context that provides useful information. First, face localization method is utilized to find key face location information. Second, the relative position relationship is established between the auxiliary information and the target location. With the relevant model, the key face information will get the current target position when a target has disappeared. Thus, the target can be stably tracked even when it is partially or fully occluded. Experiments are conducted in various challenging videos. In conjunction with online update, the results demonstrate that the proposed method outperforms the traditional TLD algorithm, and it has a relatively better tracking performance than other state-of-the-art methods.
In the smart intelligence information society, there is a possibility that the social dysfunction such as the personal information protection issue and the risk to the electronic surveillance society may be highlighted. In this paper, we refer to various categories and classify electronic surveillance into audio surveillance, visual surveillance, location surveillance, biometric information surveillance, and data surveillance. In order to respond to new electronic surveillance in the intelligent information society, it requires a change of perception that is different from that of the past. This starts with the importance of digital privacy and results in the right to self-determination of personal information. Therefore, in order to preemptively respond to the dysfunctions that may arise in the intelligent information society, it is necessary to further raise the awareness of the civil society to protect information human rights.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.165-171
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2018
As the artificial intelligence (AI) plays a crucial role in machine translation (MT) which has loomed large as a new translation paradigm, concerns have also arisen if MT can produce a quality product as human translation (HT) can. In fact, several MT experimental studies report cases in which the MT product called post-editing (PE) as equally as HT or often superior ([1],[2],[6]). As motivated from those studies on translation quality between HT and PE, this study set up an experimental situation in which Korean literature was translated into English, comparatively, by 3 translators and 3 post-editors. Afterwards, a group of 3 other Koreans checked for accuracy of HT and PE; a group of 3 English native speakers scored for fluency of HT and PE. The findings are (1) HT took the translation time, at least, twice longer than PE. (2) Both HT and PE produced similar error types, and Mistranslation and Omission were the major errors for accuracy and Grammar for fluency. (3) HT turned to be inferior to PE for both accuracy and fluency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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