Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.8
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pp.279-290
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2021
As the university's academic management was not carried out smoothly due to COVID-19, and most of them were conducted as non-face-to-face classes, students' dropout is steadily increasing. In this study focus group interviews were conducted to analyze physics students and professors' recognition of the COVID-19 non-face-to-face class environment. Based on the results, the implications of non-face-to-face classes for physics education were presented. Physics students described their feelings about un-tact teaching as 'the class in which the body is comfortable but the mind is uncomfortable', 'a person who is smarter than me seems to explain a book, reading it' and 'a short clip lecture which may be comfortable but cause losses to me', while the professors also described them as 'a fully transformed class system' and 'a online class putting much burden on me'. Regarding school dropout, students said that the concerns about dropout during non-face-to-face classes were deepened about transfer or transfer. The professors said that the department atmosphere had lost vitality due to the increase in non-face-to-face classes and academic dropouts, and had a lot of worries because of the recruitment rate and external university evaluation. The implications of the COVID-19 non-face-to-face class situation for physics education suggest that it is required to strengthen the interaction between professors and students, finding ways to enhance the sense of reality to supplement laboratory classes and giving opportunities to professors to share their pedagogical contents knowledge in physics.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.6
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pp.608-616
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2001
This paper proposes a face recognition technique that effectively combines fixed graph matching (FGM) and Fisherface algorithm. EGM as one of dynamic link architecture uses not only face-shape but also the gray information of image, and Fisherface algorithm as a class specific method is robust about variations such as lighting direction and facial expression. In the proposed face recognition adopting the above two methods, linear projection per node of an image graph reduces dimensionality of labeled graph vector and provides a feature space to be used effectively for the classification. In comparison with a conventional EGM, the proposed approach could obtain satisfactory results in the perspectives of recognition speeds. Especially, we could get higher average recognition rate of 90.1% than the conventional methods by hold-out method for the experiments with the Yale Face Databases and Olivetti Research Laboratory (ORL) Databases.
The purpose of this research is to study face images according to color of make-up was made by computer graphic simulation. The various facial images can be helpful for choosing suitable make-up color planning. In order to find out the differences of face images by make-up color, three different foundations and seven eye-shadows, six lips were applied on the round face model. Make-up Image Scale was used the scale of seven point modified the S-D method. Data were analyzed by Varimax perpendicular rotation method, Duncan's Multiple Range Test, Three-way ANOVA. As the result of make-up image perception analysis, a factor structure was divided into mildness, modernness, elegance, unique. The factor of mildness, modernness, unique affected on the foundation color. Foundation color was found out to be influential variable to distinguish color perception abilities. Also, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of elegance factor. Pink color was important color, influenced on the mildness factor. Gray and purple color were influenced on the modernness factor. Mildness factor was perceived as the most bright foundation but unique factor was perceived as the most dark foundation. Then, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of facial images. The results can be effectively applied to today's marketing and color design management which is focused on the product's emotional image in customer's mind.
The purpose of the thesis is to find out the correlation between Chinese 'Personal Opinion Expression on Offline' and 'Personal Opinion Expression on Online'(Hypothesis 1) and between 'Save Face' and 'Personal Opinion Expression on Offline', 'Personal Opinion Expression on Online'(Hypothesis 2). It also analyzes and verifies the impact of 'Save Face' among 'Personal Opinion Expression on Offline', and 'Personal Opinion Expression on Online'(Hypothesis 3). The results of this study shows that correlation between 'behavior of opinion expression on Offline' and 'behavior of opinion expression on Online'. Chinese people who express their views in the public, tend to express their opinions on the Online. The thesis also covers that 'Silence' can be caused not only by 'Personal Fear of Isolation', but also by 'Save Face' upon 'The Spiral of Silence a Theory' by Elisabeth Noelle-Neumann, and prove that 'Save Face' relatively affects 'People talk about their observation'. It also confirms that 'Save Face in Open Space', a factor of 'Save Face's, performs a partial channel on 'Personal Opinion Expression on Online' and 'Personal Opinion Expression on Offline'.
Ratyal, Naeem;Taj, Imtiaz;Bajwa, Usama;Sajid, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.4903-4929
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2018
In this study, a fully automatic pose and expression invariant 3D face alignment algorithm is proposed to handle frontal and profile face images which is based on a two pass course to fine alignment strategy. The first pass of the algorithm coarsely aligns the face images to an intrinsic coordinate system (ICS) through a single 3D rotation and the second pass aligns them at fine level using a minimum nose tip-scanner distance (MNSD) approach. For facial recognition, multi-view faces are synthesized to exploit real 3D information and test the efficacy of the proposed system. Due to optimal separating hyper plane (OSH), Support Vector Machine (SVM) is employed in multi-view face verification (FV) task. In addition, a multi stage unified classifier based face identification (FI) algorithm is employed which combines results from seven base classifiers, two parallel face recognition algorithms and an exponential rank combiner, all in a hierarchical manner. The performance figures of the proposed methodology are corroborated by extensive experiments performed on four benchmark datasets: GavabDB, Bosphorus, UMB-DB and FRGC v2.0. Results show mark improvement in alignment accuracy and recognition rates. Moreover, a computational complexity analysis has been carried out for the proposed algorithm which reveals its superiority in terms of computational efficiency as well.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.5
no.1
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pp.3-11
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2003
Face stability of a tunnel is a main concern during tunnel excavation. However, there has been only a few studies on this problem while a lot of researches on the support systems have been carried out. In addition, when tunneling is performed below the groundwater level, the groundwater flows into the tunnel so that the seepage forces generated on the tunnel face might give rise to a serious potential for the face instability. In this study, the face stability was evaluated by simultaneously considering two factors: one is the effective stress calculated by upper bound theorem; the other is the seepage forces acting on the tunnel face obtained by numerical analysis under the condition of steady-state groundwater flow. Tunneling in difficult geological conditions often requires auxiliary techniques to guarantee safe tunnel excavations and/or to prevent damage to structures and services around the tunnel. The steel pipe-reinforced multistep grouting has been recently applied to tunnel sites in Korea. Face stability of a tunnel with the steel pipe-reinforced multistep grouting was also analyzed in this study.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.9
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pp.1674-1680
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2017
In this paper, an embedded system for face authentication, which exploits high-dimensional local binary pattern (LBP) descriptor and joint Bayesian algorithm, is proposed. We also present a feasible embedded system for the proposed algorithm implemented with a Raspberry Pi 3 model B. Computer simulation for performance evaluation of the presented face authentication algorithm is carried out using a face database of 500 persons. The face data of a person consist of 2 images, one for training and the other for test. As performance measures, we exploit score distribution and face authentication time with respect to the dimensions of principal component analysis (PCA). As a result, it is confirmed that an embedded system having a good face authentication performance can be implemented with a relatively low cost under an optimized embedded environment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.50-56
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2020
With the rapid development of deep neural network theory and application research, the effect of face detection has been improved. However, due to the complexity of deep neural network calculation and the high complexity of the detection environment, how to detect face quickly and accurately becomes the main problem. This paper is based on the relatively simple model of the MTCNN model, using FDDB (Face Detection Dataset and Benchmark Homepage), LFW (Field Label Face) and FaceScrub public datasets as training samples. At the same time of sorting out and introducing MTCNN(Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network) model, it explores how to improve training speed and Increase performance at the same time. In this paper, the dynamic image pyramid technology is used to replace the traditional image pyramid technology to segment samples, and OHEM (the online hard example mine) function in MTCNN model is deleted in training, so as to improve the training speed.
This study analyzed (1) the utility of telepractice in language assessment and (2) parental satisfaction for telepractice. Young children with language disabilities conducted REVT through both face-to-face and telepractice system. The correlation and paired t-test were analyzed. The results showed (1) the strong correlations between telepractice and face-to-face assessment scores. However, the telepractice score was significantly lower than face-to-face in the receptive vocabulary test and (2) the overall average of parental satisfaction for telepractice was 3.6 out of 5 points. The parents showed the highest satisfaction in terms of time and convenience of telepractice while the equivalence between telepractice and face-to-face item was the lowest. This study suggested the possibility and considerations in applying telepractice of language assessment in Korea.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.169-174
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2023
The purpose of this study is to analyze Korean college students' perceptions of interactions and senses of community, among students, and instructors and students as they took face-to-face classes by the time students and instructors came back to the classroom. Forty-nine college students participated in the study, and all of them had experienced non-face-to-face classes during the last two years from 2020 through 2021. They responded to the revised Rovai (2002)'s Classroom Community Scale (CCS), and the data were analyzed using a frequency analysis. The findings of data analysis showed that the students positively perceived the class contents and teaching formats of face-to-face classes, in terms of understanding and concentration on the class. On the other hand, it was found out that the students would still need more time for being familiar with face-to-face classes, and their affective variables of the educational environment should be considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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