본 연구는 스트레스와 생리 변인(면역, 염증)을 검증하기 이전, 스트레스 대처와 대처방법을 연령대별 우울, 불안 증세를 분석하여 기초 자료 제공을 위한 pilot test를 실시하였다. 비대면 방법으로 BDI 및 STAI를 연령대별(20대~70대) 비대면조사와 대면조사를 병행, 추적조사로 실시하였다. 20대부터 60대에서 대처방법에 따라 스트레스 해소 후 유의한 저하를 보였고, 불안은 모든 연령대에서 스트레스 해소 후 유의한 저하를 보였으며, 50대는 운동에 의한 스트레스 대처가 스트레스 해소 후 제일 낮게 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 심리 변인에 따른 기초 연구를 통해 실제 스트레스 대처방법에 따른 생리적 변인을 추가 검증하여 높은 스트레스 수준을 보이는 대상을 모집단으로 장기간의 운동 처치를 통해 운동요법에 의해서 우울 및 불안증세 개선과 면역, 염증 반응과의 상관관계 등을 연령대별, 대상별 적합한 스트레스 대처방법을 추가적으로 검증해야 할 것이다.
본 연구는 순응 잔여효과 패러다임을 이용하여, 아기도식 속성을 담고 있는 여러 시각 자극들(얼굴, 신체실루엣, 손)이 공통의 처리 기제를 통해 나이 지각에 영향을 주는지 확인하고자 하였다. 실험 1에서는 아기 얼굴 혹은 성인 얼굴에 순응시킨 후 아기와 성인 얼굴을 합성(morphing)한 얼굴 자극에 대해 "아기"로 지각되는지 혹은 "성인"으로 지각되는지 판단하도록 하였다. 실험 결과, 아기 순응 조건보다 성인 순응 조건에서 합성 자극을 아기로 지각하는 비율이 더 우세한, 얼굴 나이 순응 잔여효과(age adaptation aftereffect)를 확인하였다. 실험 2와 3에서는 각각 아기와 성인의 신체 실루엣과 손 이미지를 순응자극으로 사용하여 실험 1과 동일한 나이 판단 과제를 실시하였다. 실험 결과, 신체 실루엣과 손에 대한 순응은 순응자극과 같은 방향의 잔여효과(assimilative aftereffect)를 유발하거나, 순응 후에 제시되는 얼굴에 대한 나이 지각을 편향시키지 않았다. 본 연구는 성인 연령대의 얼굴 자극만을 사용한 선행 연구와 달리, 아기-성인 간 얼굴 나이 순응 잔여효과를 통해 아기와 성인 얼굴의 나이 속성이 지각적 얼굴 공간 상에서 대조적인 방향으로 부호화된다는 것을 확인하였으나, 여러 아기도식 속성들이 공통된 처리를 통해 나이 표상에 기여한다는 증거를 확인하지는 못하였다.
최근 인공지능 모델을 이용한 얼굴인식, 얼굴 수정 등 다양한 얼굴 작업들이 실생활에도 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 모델의 학습에 사용되는 대부분의 얼굴 데이터셋은 사회활동이 활발한 특정 나이에 편중되고, 어린아이나 노인의 데이터가 적은 경향이 있다. 이와 같은 데이터셋 불균형 문제는 모델의 학습에도 좋지 않은 영향을 끼쳐, 아이나 노인같이 데이터가 적은 나이의 사람이 인공지능 모델을 사용할 때 사회활동이 활발한 나이의 사람이 사용할 때보다 성능이 떨어질 수 있고, 이들의 인공지능 모델 사용을 어렵게 할 가능성이 높다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 특징 분해를 활용하여 얼굴 영상으로부터 나이를 분류하고 목표 나이로 합성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 FFHQ-Aging 데이터셋을 이용한 정량적, 정성적 평가를 통해 기존의 방법보다 더 나은 성능을 보인다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.182-187
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2022
This study aims to study non-rechargeable wrist-type smart bands for those vulnerable to the digital environment. The transition to the digital age means improving the efficiency of human life and the convenience of management. In the digital age, it can be a very convenient infrastructure for the digital generation, but otherwise, it can cause inconvenience. COVID-19 is spreading non-face-to-face culture. The reality is that the vulnerable are complaining of discomfort in non-face-to-face culture. The core of the digital environment is smartphones. Digital life is spreading around smartphones. Technology that drives the digital environment is the core technology of the Fourth Industrial Revolution. The technologies are lot, big data, Blockchain, Smart Mobility, and AI. Related technologies based on these technologies include digital ID cards, digital keys, and nfc technologies. Non-rechargeable wrist-type smart bands based on related technologies can be conceptualized. Through these technologies, blind people can easily access books and manage their ID cards conveniently and efficiently. In particular, access authentication is required wherever you go due to COVID-19, which can be used as a useful tool for the elderly who feel uncomfortable using smartphones. It can also eliminate the inconvenience of the elderly finding or losing their keys.
Background: Basal cell carcinoma (BCC) is the most common skin cancer. About 74% cases of basal cell cancer occur on the head and neck. Basal cell carcinoma on the face may have a higher degree of subclinical spread than tumors arising elsewhere. And incompletely excised BCCs become more aggressive when they recur. So the surgical removal and reconstruction of BCC located on the face are important to make perfect curing and cosmetic results. Methods: A retrospective study was done with 128 patients (137 cancers) who were treated with BCC on the face since 1987 to 2011. General data of these cases such as the primary site of cancer, age and sex of the patients, operative methods, and recurrence rate were reviewed. Results: The ratio of men to women was 1:1.4. And 86.9% of the patients with BCC were older than the age of 50 years with the mean age of 65.8 years. The distribution of facial basal cell carcinoma was on the nose, eyelids, cheek, and nasolabial fold. Surgical methods for treatment were local flap, full thickness skin graft, primary closure, and split thickness skin graft. Specifically, local flap consists of V-Y advancement flap, cheek advancement flap, limberg flap, forehead flap, nasolabial flap, rotation flap, transposition flap, bilobed flap, and island flap. Six cases recurred and all of them were treated with reoperation. Conclusion: The authors reviewed facial basal cell carcinoma cases in our hospital. This study might be helpful to choose appropriate operation method to manage BCC on face in Korea.
This study is to help make-up and coordination for image-making after analysis of facial color and shape of elderly women. The data was analyzed 55-75 years old 212 elderly women's face color and pictures by means of SPSS 12.0 statistics package. On the basis of the colorimetric data on face by Minolta CM2500D, this research considered the analysis of facial color, patternization of facial color and its analysis by age group; for the analysis of facial shape, this research patternized facial shape and analyzed its characteristic using both contour-based facial shape analysis and Kamata facial shape analysis. As for facial color, it was found that the lower age bracket has bright and reddish face, looking fine, while the higher age bracket has a conspicuously yellowish face, looking bad. The community of facial color is classified as 3 types and it was found out that the facial color of the subjects belonging to Type 3, whose L value is the largest, looked the brightest; the face of the subjects belonging to Type 2, whose a value is the largest, was much tinged with red, and the face of the subjects belonging to Type 1, whose b value is the largest were tinged with yellow. According to the analysis of facial shape, there appeared oval & long forms in the classification by contour, while there appeared a lot of downward-directed power and inner-directed power in the classification by Kamata, which is believed to reflect the phenomenon that their chin line becomes roundish and the facial length also tend to be longer due to aging.
The anatomical structure of the head and face are influenced by environmental factors. Therefore in this study we had undertaken to determine normal values of the head and face by 3D measurement in the 384 normal Korean male adults to find out craniofacial characteristics of Korean male adults by the age group. From the basic statistical data analysis, vertex-tragion and the length between the pupils were the longest in their twenties and grew shorter in elderly groups. According to the analysis of the craniofacial proportion, the head type of Korean male adults was short-headed. The statistically noticeable differences were found in the measurement of the left and the right sides of face in the age groups of 20, 30, 40, and 50. The results of the factor analysis of the age group showed two groups which were classified to 20, 40, 50 ages and 30, 60 ages. The order of factor analysis was as follows; the perpendicular length, the horizontal length, and the width (from highest).
OpenBR은 안면인식 관련 새로운 방식의 연구, 기존 알고리즘 개선, 상용 시스템과 상호 작용, 인식 성능 측정, 자동화 된 생체 인식 시스템을 배치하기 위한 프레임 워크입니다. 신속한 알고리즘 프로토타이핑을 용이하게 하기 위해 고안되었으며 성숙한 핵심 프레임 워크, 유연한 플러그인 시스템 및 개방형 및 폐쇄형 소스 개발 지원을 특징으로 한다. 기성의 알고리즘은 얼굴 인식, 연령 산정 및 성별 추정과 같은 특정 양식에 대해서도 사용할 수 있다. 본 논문에서는 OpenBR의 프레임 워크의 구성방법에 대해서 기술하고 지원되는 프로그램을 통해서 이용한 안면인식, 성별추정, 나이추정 구현하고 기술하였다.
Automatic age estimation has been used in many social network applications, practical commercial applications, and human-computer interaction visual-surveillance biometrics. However, it has rarely been explored. In this paper, we propose an automatic age estimation system, which includes face detection and convolutional deep learning based on an inception module. The latter is a 22-layer-deep network that serves as the particular category of the inception design. To evaluate the proposed approach, we use 4,000 images of eight different age groups from the Adience age dataset. k-fold cross-validation (k = 5) is applied. A comparison of the performance of the proposed work and recent related methods is presented. The results show that the proposed method significantly outperforms existing methods in terms of the exact accuracy and off-by-one accuracy. The off-by-one accuracy is when the result is off by one adjacent age label to the above or below. For the exact accuracy, the age label of "60+" is classified with the highest accuracy of 76%.
Purpose: While most studies focus on learning styles in face-to-face education, research on online learning environments, especially by age in lifelong education, is limited. This study aims to propose a direction for online learning by analyzing digital literacy and e-Learning learning styles by age in lifelong education. Research design, data and methodology: The study surveyed 100 online learners from an open university in Seoul. Using an e-Learning learning styles test, frequency analysis was conducted by gender, age, and digital literacy. A learning plan was then proposed based on the results. Results: The study found no age-related differences in digital literacy. Both men and women shared similar ratios of Environment-dependent and self-directed learning styles, reflecting the characteristics of online learners using digital devices. Conclusions: In lifelong education, e-Learning design should accommodate diverse learning styles: web/app designs for Environment-independent and self-directed learners, short/long formats for Passive learners, real-time (LMS)/non-real-time (ZOOM) systems for Positive and cooperative learners, and AI/human tutors for Environment-dependent and self-directed learners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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