Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.222-224
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2022
Deep learning-based computer vision applications in the field of object segmentation take a transfer learning method using hyperparameters and models pretrained and distributed by STOA techniques to improve performance. Custom datasets used in this process require a lot of resources, such as time and labeling, in labeling tasks to generate Ground Truth information. In this paper, we present an automatic labeling construction method using object segmentation techniques so that resources such as time and labeling can be used less to build custom datasets used in deep learning neural networks.
This study proposes the classification model of Minhwa genre based on object detection of deep learning. To detect unique Korean traditional objects in Minhwa, we construct custom datasets by labeling images using object keywords in Minhwa DB. We train YOLOv5 models with custom datasets, and classify images using predicted object labels result, the output of model training. The algorithm consists of two classification steps: 1) according to the painting technique and 2) genre of Minhwa. Through classifying paintings using this algorithm on the Internet, it is expected that the correct information of Minhwa can be built and provided to users forward.
This study was carried out to investigate the succession patterns of dietary culture and to find out all the educational problems with female college students in both countries as the central figure. The results are as follows. The degree of knowledge acquisition about food of annual custom is 58% in Korea and 72% in Japan. What the rate of knowledge acquisition is high among both countries’ similar food of annual custom are ${\ulcorner}Seolnal(Gantan){\lrcorner}$, ${\ulcorner}Sambok(Doyonohi){\lrcorner}$, and ${\ulcorner}Chuseok(Tsukimi){\lrcorner}$. Cooking experience of festive food is 45% in Korea and 58% in Japan. Among both countries' common festive food what cooking experience is high in Korea are ${\ulcorner}Seolnal{\lrcorner}$ and ${\ulcorner}Chuseok{\lrcorner}$, which are over 97%. In Japan those are ${\ulcorner}Gantan{\lrcorner}$ and ${\ulcorner}Tsukimi{\lrcorner}$, which are over 80%. Regarding learning experience of festive food ${\ulcorner}Seolnal{\lrcorner}$ and ${\ulcorner}Gantan{\lrcorner}$ are beyond 80% and ${\ulcorner}Chuseok{\lrcorner}$ is 88%. In Japan ${\ulcorner}Tsukimi{\lrcorner}$ is 71% and ${\ulcorner}Omisoka{\lrcorner}$ is 85%. The learning sources of food of annual custom are parents and schools in common, and Korea has another learning sources, mass communication. Festive food that is cooked shows much similarity between two countries, but each country has originality. As common food of annual custom ${\ulcorner}Seolnal{\lrcorner}$ has nine kinds of food, ${\ulcorner}Sambok{\lrcorner}$ has three kinds, and ${\ulcorner}Chuseok{\lrcorner}$ has five kinds in Korea In Japan ${\ulcorner}Gantan{\lrcorner}$ has fourteen kinds of food, ${\ulcorner}Doyonohi{\lrcorner}$ has three kinds, and ${\ulcorner}Tsukimi{\lrcorner}$ has five kinds. The successive consciousness about food of annual custom is concentrated on a specific food in Korea. And Japanese consciousness is shown as an expansion-type on diverse food. Korean successive consciousness is 69.4% and Japanese consciousness is 82%. The higher the rate of knowledge acquisition, cooking experience, and learning experience are in both countries, the higher successive consciousness is. So we must note for the importance of home and school’s education.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.295-296
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2015
본 연구에서는 컴퓨터 프로그래밍 정규 수업과 병행하여 운영된 수준별 맞춤형 프로그램에 참여한 학습자들의 프로그래밍 능력 향상을 평가하고자 한다. 수준별 맞춤형 프로그램으로 수준별 전공스터디와 피어 튜터링 프로그램을 운영하고, 참여 학생들이 별도 학습을 통해 얼마나 실력 향상이 되었는지 평가하기 위해 프로그램 참여자들과 비참여자들의 상대적인 성적 변화를 분석한다. 나아가 참여 학생들이 졸업 후의 취업률과 취업 분야 그리고 고용상태도 분석함으로써 학생들의 실력 향상이 원하는 분야로의 취업에 얼마나 기여했는지도 분석해본다.
In this paper, we propose a method to implement a real-time fire alarm system using deep learning. The deep learning image dataset for fire alarms acquired 1,500 sheets through the Internet. If various images acquired in a daily environment are learned as they are, there is a disadvantage that the learning accuracy is not high. In this paper, we propose a fire image data expansion method to improve learning accuracy. The data augmentation method learned a total of 2,100 sheets by adding 600 pieces of learning data using brightness control, blurring, and flame photo synthesis. The expanded data using the flame image synthesis method had a great influence on the accuracy improvement. A real-time fire detection system is a system that detects fires by applying deep learning to image data and transmits notifications to users. An app was developed to detect fires by analyzing images in real time using a model custom-learned from the YOLO V4 TINY model suitable for the Edge AI system and to inform users of the results. Approximately 10% accuracy improvement can be obtained compared to conventional methods when using the proposed data.
This oral history study explores the past and present Japanese menswear custom-tailoring culture. Two master tailors with more than 50 years of experience and two young tailors with less than a year of experience were interviewed about the tailor training process and environment, working conditions, thinking and behavior, and societal and governmental efforts for vitalizing custom-tailoring. The results indicate, first, a 10-year apprenticeship was required in the past, whereas young tailors today must register for three-year professional tailoring classes. Tailors then and now have been trained in a similar sequence of pants, vests, and jackets. Second, regarding working conditions, tailors had to provide gratitude services to their masters for a few years, even after their training ended. In contrast, young tailors today must continue a probationary period after their three-year schooling; however, they experience difficulty with finding tailoring shops for their probation. Third, in terms of thinking and behavior, master tailors learned their trade to earn a living, whereas young tailors today entered the field due to their interests in it. In addition, young tailors want a systematic learning process, whereas master tailors learned their skills while on the job. Last, tailoring academies today are run by tailoring shops and societies. Career exploration programs are offered to elementary and middle school students by the Kobe government in association with the local tailoring society to provide tailoring experiences.
This study suggests a teaching-learning method to improve creative design abilities of students majoring in design. By suggesting a creative design-inducing (CDI) teaching-learning method process and a creative design-inducing (CDI) teaching-learning method, this study aims to expand creative thinking among students with the aim of producing produce creative output as well as improving the effectiveness of design teaching. It also presents a case of the teaching-learning method in a design-related department, the process of teaching where the new method is applied is also examined. The teaching method this study suggests has the following merits: First, it allows the teacher to use various tools depending on the creative thinking abilities of individuals. By providing students with custom-made teaching, the method motivates and focuses students during the lesson. Second, it is easier for students to generate creative ideas than with other teaching methods.
In this paper, on the web, offline mobile learning content to reinforce the learning of the video frame-by-frame necessary for re-learning area to capture only the important areas. The frame of the captured image and the image in the form of advanced training time saved and also a description of the notes feature to store. The area needed for the capture area re-learning the learner to learner-centered custom systems can be applied. In order to capture the learning program, regardless of the configuration of the selected frame by frame in order to capture the user-centric storytelling-based learning can be applied. Capture the full effect of the system compared to learning and learner-centered learning time-saving reconstruction of the frame according to the customized learning to play a positive role in improving effectiveness.
The central purpose of this study is to examine the relationships among learning and growth perspective, internal business process perspective, custom perspective, financial perspective, and general performance. To achieve this purpose, this study uses Kaplan and Norton's(1996) Balanced Scorecard Model theory. A field survey was undertaken through questionnaire sampling a population of construction companies. The data was collected from 185 firms in Korea for the analysis. The major findings of this study can be summarized as follows; Theoretical consideration and empirical study indicate statistically significant relationship(F=7.68, p=0.000). Especially, Financial perspective appeared to mediate the relationship between non-financial perspectives and general performance. It concludes that Non-financial perspectives significant affect the financial perspective and general performance. But, there are several limitations and directions for future research that should be noted. The potential limitation of this study concerns sampling and for selection process. Future research needs to reduce potential bias by collecting data which allows multiple industries for a subset of the sample.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.2
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pp.73-78
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2021
As interest in beauty has increased, various studies have been conducted, and related companies have considered the anthropometric data handled between humans and interfaces as an important factor. However, owing to the nature of 3D human body scanners used to extract anthropometric data, it is difficult to accurately analyze a user's body shape until a service is provided because the user only scans and extracts data. To solve this problem, the body shape of several users was analyzed, and the collected anthropometric data were obtained using a 3D human body scanner. After processing the extracted data and the anthropometric data, a custom deep learning model was designed, the designed model was learned, and the user's body shape information was predicted to provide a service suitable for the body shape. Through this approach, it is expected that the user's body shape information can be predicted using a 3D human body scanner, based upon which a beauty service can be provide.
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