• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제29권2호
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• pp.199-221
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• 2023

본 연구에서는 한국 성인의 가치와 의사소통 방식 간의 관계에서 연령과 성별의 조절효과를 살펴보았다. 이를 위해 전국의 성인 남녀 500명에게 문화보편적 가치(변화에 대한 개방성, 자기고양, 보수주의, 자기초월), 문화특수적 가치(집단주의, 규범에 대한 동조, 정서적 자기통제, 성취를 통한 가족의 인정, 겸손), 고-맥락 의사소통 방식, 그리고 저-맥락 의사소통 방식을 측정하는 설문에 응답하도록 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 의사소통 방식에 영향을 미치는 요인을 탐색해 본 결과, 자기고양, 정서적 자기통제, 자기초월은 고-맥락 의사소통 방식을 유의하게 예측하였으며, 변화에 대한 개방성, 자기고양, 규범에 대한 동조, 정서적 자기통제, 성별은 저-맥락 의사소통 방식을 유의하게 예측하였다. 둘째, 자기고양과 고-맥락 의사소통 방식 간의 관계를 연령이 조절하였다. 자기고양이 높고 연령이 낮은 경우 고-맥락 의사소통 방식이 현저하게 높아졌다. 셋째, 규범에 대한 동조와 고-맥락 의사소통 방식 간의 관계를 연령과 성별이 조절하였다. 규범에 대한 동조가 높고 연령이 낮은 남성의 경우 고-맥락 의사소통 방식이 현저하게 높아졌다. 넷째, 집단주의와 저-맥락 의사소통 방식 간의 관계를 성별이 조절하였다. 집단주의가 높아질수록 남성은 저-맥락 의사소통 방식이 높아지는 경향이 있었던 반면, 여성은 저-맥락 의사소통 방식이 낮아지는 경향이 있었다. 다섯째, 겸손과 저-맥락 의사소통 방식 간의 관계를 성별이 조절하였다. 겸손이 높은 여성의 경우 저-맥락 의사소통 방식이 현저하게 낮아졌다. 본 연구 결과의 함의 및 제한점을 논의하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권6호
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• pp.1793-1801
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• 2016

Speech enhancement is a challenging problem due to the diversity of noise sources and their effects in different applications. The goal of speech enhancement is to improve the quality and intelligibility of speech by reducing noise. Many research works in speech enhancement have been accomplished in English and other European Languages. There has been limited or no such works or efforts in the past in the context of Tamil speech enhancement in the literature. The aim of the proposed method is to reduce the background noise present in the Tamil speech signal by using wavelets. New modified thresholding function is introduced. The proposed method is evaluated on several speakers and under various noise conditions including White Gaussian noise, Babble noise and Car noise. The Signal to Noise Ratio (SNR), Mean Square Error (MSE) and Mean Opinion Score (MOS) results show that the proposed thresholding function improves the speech enhancement compared to the conventional hard and soft thresholding methods.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.117-124
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• 2014

모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.140-146
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• 2019

Andrew Niccols's movie Gattaca (1997) inspired the formulation of the "Gattaca Argument" concerning the negative outcome of biotechnology, which has since been critiqued especially in the context of transhumanism and posthumanism. According this argument the development of genetic enhancement will produce a genetic discrimination and lead us to serious form of inequality. However, in particular transhumanists deny that here are reasons to worry and advocating instead the transformation of human condition in terms of genetic enhancement. Moreover, they question that genetic enhancement will necessarily lead to social inequality. In what follows, we will reexamine the Gattaca Argument and its critiques based on the movie in order to reassess the role the movie plays in the subsequent scholarly discussion. We will argue that existing critiques fall short of capturing the problem posed in the movie - the problem of the inhumane. Based on a hermeneutic approach to the movie we will both reconstruct the arguments and evaluate the transhuman counterarguments in terms of modern history of philosophical ideas.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권4호
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• pp.254-263
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 온툴로지 기반의 상황정보 모델은 추론을 통한 개념적 상황정보의 획득, 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 널리 사용되고 있다. 이 중에서 추론은 상황인지 어플리케이션이 센서로부터 직접 얻을 수 없는 개념적 상황정보를 이용할 수 있도록 해준다. 하지만 추론의 경우, 그 처리 시간이 대상이 되는 상황정보의 크기가 커질수록 증가하게 되며, 이때 야기되는 시간 지연은 상황인지 어플리케이션의 실제적인 동작을 방해한다. 본 논문에서는, 추론 속도를 향상시키기 위해 작업 메모리에서 처리되는 상황정보의 크기를 줄이는 상황정보 선인출 기법을 제안한다. 우리는 상황인지 어플리케이션의 질의와 관련이 있는 상황정보를 결정하기 위해 기존의 쿼리트리를 이용한 방법을 확장한다. 제안한 기법을 이용하여 선인출된 상황정보만 작업 메모리에 유지함으로써, 온툴로지 기반의 상황정보가 제공하는 이점을 유지하면서 추론에 의해 야기되는 시간 지연을 줄일 수 있다. 우리는 제안한 기법을 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어, Active Surroundings에 적용시키고 실험을 통해 성능 향상을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권4호
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• pp.129-136
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• 2012

본 연구는 기업의 사회공헌활동에 관한 인터넷 기사의 맥락을 활용한 기업광고 전략을 제시하고자 하였다. 이를 위해 인터넷 기사맥락을 긍정과 부정으로 구분하고, 인터넷 기사의 주목도를 고/저 집단으로 구분한 후 광고태도와 기업이미지에 미치는 상호작용 효과를 검증하였다. 연구결과 첫째, 인터넷 기사의 주목도가 낮은 조건에서, 긍정 맥락이 부정맥락보다 회상율이 높게 나타났다. 둘째, 인터넷 기사의 맥락과 주목도에 따른 광고태도는 상호작용효과가 나타났다. 셋째, 인터넷 기사의 맥락과 주목도에 따른 기업이미지는 상호작용효과가 나타났다. 끝으로 인터넷 기사의 맥락과 주목도에 따른 기업경영 경쟁력은 상호작용효과가 나타났다. 따라서 인터넷 기사의 맥락과 주목도 수준에 따른 광고의 맥락효과를 확인함으로써 소비자의 광고 인지도와 호의적인 기업광고태도 그리고 기업이미지의 향상과 기업경영의 경쟁력 제고에 효과적인 전략방안이 될 수 있음을 시사한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.109-114
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• 2008

본 논문에서는 기존의 모바일 증강 현실의 한계점을 간단히 설명하고, 이를 극복할 수 있는 대안으로 맥락인식(Context-aware) 모바일 증강 현실 프레임워크인 CAMAR (Context-Aware Mobile Augmented Reality) Core 플랫폼을 제안한다. 최근 모바일 장치의 기능 향상과 증강 현실과 관련된 기술의 발전으로 모바일 증강 현실에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 모바일 증강 현실을 활용하기 위해서는 다양한 컨텍스트 활용, 사용자에 따른 개인화된 콘텐츠 증강, 그리고 여러 사용자가 공유할 수 있는 기능들이 제공되어야 한다. 따라서 제안된 CAMAR Core플랫폼은 이와 같은 기능들을 개발자들이 쉽게 활용하여 맥락인식 모바일 증강 현실 시스템을 구현할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 제안된 프레임워크의 유용성을 보이기 위해서 제안된 프레임워크로 구현된 시스템을 소개한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.108-113
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• 2009

Significant attention has recently been drawn to digital home photo albums that use face detection technology. The tendency can be found in home photo albums that people prefer to allocate concerned objects in the center of the image rather than the boundary when they take a picture. To improve detection performance and speed that are important factors of face detection task, this paper proposes a face detection method that takes spatial context information into consideration. Experiments were performed to verify the usefulness of the proposed method and results indicate that the proposed face detection method can efficiently reduce the false positive rate as well as the runtime of face detection.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.855-870
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• 2020

Windows are key components of building facades. Detecting windows, crucial to 3D semantic reconstruction and scene parsing, is a challenging task in computer vision. Early methods try to solve window detection by using hand-crafted features and traditional classifiers. However, these methods are unable to handle the diversity of window instances in real scenes and suffer from heavy computational costs. Recently, convolutional neural networks based object detection algorithms attract much attention due to their good performances. Unfortunately, directly training them for challenging window detection cannot achieve satisfying results. In this paper, we propose an approach for window detection. It involves an improved Faster R-CNN architecture for window detection, featuring in a window region proposal network, an RoI feature fusion and a context enhancement module. Besides, a post optimization process is designed by the regular distribution of windows to refine detection results obtained by the improved deep architecture. Furthermore, we present a newly collected dataset which is the largest one for window detection in real street scenes to date. Experimental results on both existing datasets and the new dataset show that the proposed method has outstanding performance.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.495-502
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• 2018

HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 뛰어난 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 부호화 표준 후보 기술에 대한 탐색과 검증을 진행한 JVET(Joint Video Exploration Team)은 기술 검증을 위한 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)을 공개하였다. JEM은 HEVC의 35개 보다 증가한 67개의 화면내 예측 모드를 사용하고 있으며, 이에 따른 예측 모드 부호화에 대한 부담으로 부호화 성능 개선에 제한이 따른다. 본 논문에서는 화면내 예측 모드의 선택 확률을 분석하고, 이를 바탕으로 보다 효율적인 화면내 예측 모드 부호화 기법과 그 기법의 효율적인 엔트로피 부호화를 위한 문맥 모델링 기법을 제안한다. 실험결과 제안 기법은 AI(All Intra) 부호화 구조에서 JEM 7.0 대비 0.02%의 BD-rate 이득을 보였으며, 향후 추가적인 성능 향상을 위한 문맥 모델링 최적화에 대한 연구가 필요하다.