• 산업융합연구
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• 제19권6호
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• pp.123-129
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• 2021

교수자와 대학생의 학습효과 및 비대면 강의만족도에 영향을 주는 요인을 파악하고자 한다. 2020년 10월5일부터 10월 23일까지 J지역과 K지역의 대학생을 대상으로 348부 시행하였다. 통계프로그램은 SPSS win 22.o을 이용하였다. 비대면수업 기대효익 중 시간적 기대효익은 3.69점, 학습효과 기대효익은 3.46점으로 나타났고, 기술적 친숙도는 3.47점으로 나타났다. 비대면수업 강의만족도는 3.58점으로 나타났다. 비대면수업 강의만족도에 영향을 미치는 요인은 학습효과 기대효익, 대학 만족도, 기술적 친숙도, 시간적 기대효익, 다음 학기 희망하는 비대면 수업 과목 수이었다. 학습효과 기대효익이 높을수록, 대학 만족도가 높을수록, 기술적 친숙도가 높을수록, 시간적 기대효익이 높을수록, 다음 학기 희망하는 비대면수업 과목 수가 많을수록 비대면수업 강의만족도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 비대면수업의 교수자와 대학생의 학습효과 및 강의만족도에 있어서 교수자의 역할이 중요하다 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.397-400
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• 2007

In this paper, we discuss the user-customized interaction for intelligent home environments. The interactive system is based upon the integrated techniques using both speech and face recognition. For essential modules, the speech recognition and synthesis were basically used for a virtual interaction between user and proposed system. In experiments, particularly, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) was incorporated into the integrated system. Besides, the face identification was adopted to customize home environments for a specific user. In evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use for intelligent home environments, even though the performance of the speech recognizer did not show a satisfactory results owing to the noisy environments.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.50-57
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• 2005

We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.171.4-171
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• 2001

This paper proposes a method of human- robot interaction (HRI) using face directional gesture. A single CCD color camera is used to input face region, and the robot recognizes the face directional gesture based on the facial feature´s positions. One can give a command such as stop, go, left and right turn to the robot using the face directional gesture. Since the robot also has the ultra sonic sensors, it can detect obstacles and determine a safe direction at the current position. By combining the user´s command with the sensed obstacle configuration, the robot selects the safe and efficient motion direction. From simulation results, we show that the robot with HRI is more reliable for the robot´s navigation.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.300-308
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• 2021

코로나19의 유행은 면대면 상호작용을 중심으로 진행되어온 디자인 협업에 큰 변화를 일으켰다. 디자이너들은 대면 미팅이 어려운 상황에서 화상 회의 및 온라인 문서 도구 등을 적극 활용하게 되었고, 이는 특정 디자인 과정에서 오히려 비대면 협업이 더 효과적일 수 있다는 경험을 하는 계기가 되었다. 본 연구는 이러한 배경에서 디자인 과정 중 어떤 활동에 비대면 협업이 혹은 대면 협업이 더 효과적인지를 알아보고자 하였다. 이를 위해 코로나19 유행 이후에 진행된 사용자 경험 디자인 프로젝트 3건을 회고적 인터뷰 방법을 통해 분석하였다. 그 결과, 디자인 과정, '발견, 정의, 개발, 전달'의 세부 활동 중 디자이너들의 긴밀한 의사소통을 통해 창의적 문제 해결이 필요한 부분에는 대면 협업이, 디자이너 각각이 자신만의 공간을 확보하며 작업을 진행할 때는 비대면 협업이 선호되며 더 효과적이라는 것을 발견하였다. 또한 비대면 협업을 진행하기 위해서 필요한 디자인 도구의 특성에 대해서도 알아보았다. 본 연구를 통해 발견되고 논의된 내용들은 이후 디자인 과정에 관한 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• ETRI Journal
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• 제33권2호
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• pp.251-258
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• 2011

Applying face alignment after face detection exerts a heavy influence on face recognition. Many researchers have recently investigated face alignment using databases collected from images taken at close distances and with low magnification. However, in the cases of home-service robots, captured images generally are of low resolution and low quality. Therefore, previous face alignment research, such as eye detection, is not appropriate for robot environments. The main purpose of this paper is to provide a new and effective approach in the alignment of small and blurred faces. We propose a face alignment method using the confidence value of Real-AdaBoost with a modified census transform feature. We also evaluate the face recognition system to compare the proposed face alignment module with those of other systems. Experimental results show that the proposed method has a high recognition rate, higher than face alignment methods using a manually-marked eye position.

• Human Ecology Research
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• 제62권2호
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• pp.217-231
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• 2024

The aims of this study were to identify (a) the social network contact frequency of the elderly with children, relatives, and friends; (b) the impact of contact frequency (face-to-face/non-face-to-face) on life satisfaction of the elderly; and (c) the moderating effect of digital capabilities of the elderly on the relationship between social contact frequency and life satisfaction. Data were obtained from the National Survey of Older Koreans 2020. The sample comprised 6,119 adults aged 65+ who were in single or couple households. The principal findings were as follows. First, couple households, higher levels of education, and better health status increased life satisfaction of the elderly. Second, the higher the frequency of face-to-face contact with children and the higher the frequency of non-face-to-face contact with friends, the more positive the effect on life satisfaction of the elderly. Third, the interaction effect of the digital capabilities of the elderly differed according to children, relatives and friends. There was a significant and positive moderating effect on the relationship between life satisfaction and the frequency of face-to-face/non-face-to-face contact with children and the frequency of face-to-face contact with relatives. Conversely, there was a significant negative effect on the relationship between life satisfaction and the frequency of face-to-face/non-face-to-face contact with friends. By examining the impact of non-face-to-face contact on life satisfaction of the elderly in the era of digital transformation, the findings have significance in that they provide basic data to support policies and education programs aimed at improving the digital capabilities of the elderly.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권1호
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• pp.21-28
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• 2011

얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.211-212
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• 2007

Pose-variation factors present a significant problem in 2D face recognition. To solve this problem, there are various approaches for a 3D face acquisition system which was able to generate multi-view images. However, this created another pose estimation problem in terms of normalizing the 3D face data. This paper presents a 3D head pose-normalization method using 2D and 3D interaction. The proposed method uses 2D information with the AAM(Active Appearance Model) and 3D information with a 3D normal vector. In order to verify the performance of the proposed method, we designed an experiment using 2.5D face recognition. Experimental results showed that the proposed method is robust against pose variation.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.129-141
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• 2022

본 연구의 목적은 실시간 비대면 수업에서 학습몰입에 영향을 미치는 변수를 찾아내는데 있다. 이를 위해 Zoom 수업 경험이 있는 학생을 대상으로 2021년 11월 22일에서 2021년 12월 05일까지 설문조사를 실시하였다. 불성실한 응답을 한 설문지를 제외하고 117부를 구조방정식 모형으로 분석하였다. 분석결과 '흥미성'과 '상호작용 수준'이 '학습몰입'에 영향을 미치고 '학습몰입'은 '학습성과'에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 실시간 비대면 수업에서 학습몰입에 영향을 미치는 변수를 실증적으로 분석하였다는 점에 있다. 후속 연구에서는 Zoom을 비롯한 다양한 플랫폼을 대상으로 학습몰입에 영향을 미치는 변수들에 대한 검증이 필요하다.