가상환경에서 가상 아바타는 말과 감정을 전달하는 주요한 의사소통 수단이다. 본 연구에서는 가상 아바타의 홍채색과 동공 조절 요소를 기반으로 사용자의 시각적 실재감에 대한 반응을 평가하고자 한다. 이를 위해 홍채색과 동공 조절 요소를 적용한 가상 아바타를 모델링하였다. 32명의 피실험자를 대상으로 상기 이미지를 제시한 후, 선행연구를 기반으로 설문문항(18문항)을 구성하여 5점 척도로 보고하게 하였다. 실험결과, 동공 크기변화가 적용된 경우 높은 실감을 느끼는 것으로 나타났으며, 홍채색은 실재감에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이 결과는 새로운 시각적 실감 표현요소를 제안하고, 제안된 실감 표현요소의 타당성을 검증함으로써 실재감 있는 가상 아바타를 설계하기 위한 기초 연구로써 활용 가능할 것으로 사료된다.
해외로 이주한 이민자들의 언어능력 계발은 이민국 내에서 경제적으로 적응하는데 있어 중요한데, 이는 현지사회에서의 언어 소통능력이 이민국의 노동시장에 얼마나 적합한지 나타내는 이민자의 기술 수준 중에서 중요한 부분을 차지하기 때문이다. 게다가 언어는 이민자가 사회에 적응하고, 다양한 인종과 민족집단으로 구성된 미국과 같은 사회에서 사회적, 정치적 응집력을 나타내는 이민자의 기술 수준 중에서 중요한 부분을 차지하기 때문이다. 게다가 언어는 이민자가 사회에 적응하고, 다양한 인종과 민족 집단으로 구성된 미국과 같은 사회에서 사회적, 정치적 응집력을 나타내는 데 매우 중요한 역할을 담당한다. 이 연구의 주 목적은 미국 내의 한국인과 다른 아시아 이주자들의 영어능력에 대한 결정요인을 분석하는 것이다. 본 연구의 분석을 위해서 질적, 양적인 측면에서 가장 대표성을 담보하고 있는 미국의 센서스 자료(PUMS, A, 5%)를 이용하였다. 서열화된 범주를 가지고 있는 영어사용능력의 질적 격차를 분석하기 위해서 본 연구에서 사용된 통계기법은 Ordered Probit이다. 분석 결과는 미국에 오래 거주한 경우, 가족 중에 자녀가 있는 경우, 모국어가 보다 적게 사용되는 지역에 거주하는 경우, 이주를 할 때의 연령이 보다 낮은 경우, 학력이 보다 높은 경우에 영어를 보다 유창하게 사용한다는 사실을 알 수 있었다. 하지만, 아시아 이민자들의 영어사용능력의 수준은 출신국별 이민역사와 모국어의 차이별로 두드러진 차이가 존재하였다.
Ye Rim Kim;Da-Yea Song;Guiyoung Bong;Jae Hyun Han;Hee Jeong Yoo
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제34권1호
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pp.51-56
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2023
Objectives: Regression, while not a core symptom of autism spectrum disorder (ASD), has been suggested to be a distinct subtype by previous studies. Therefore, this study aimed to explore the prevalence and clinical differences between those with and without regression in children with ASD. Methods: This study includes data from toddlers and young children aged 2-7 years acquired from other projects at Seoul National University Bundang Hospital. The presence and characteristics of regression were explored using question items #11-28 from the Autism Diagnostic Interview-Revised. Chi-square and independent t-tests were used to compare various clinical measurements such as autistic symptoms, adaptative behavior, intelligence, and perinatal factors. Results: Data from 1438 young children (1020 with ASD) were analyzed. The overall prevalence rate of regression, which was mainly related to language-related skills, was 10.2% in the ASD group, with an onset age of 24 months. Regarding clinical characteristics, patients with ASD and regression experienced ASD symptoms, especially restricted and repetitive interests and behaviors, with greater severity than those without regression. Furthermore, there were significant associations between regression and hypertension/placenta previa. Conclusion: In-depth surveillance and proactive interventions targeted at young children with ASD and regression should focus on autistic symptoms and other areas of functioning.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.104-108
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2023
This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.
본 논문에서는 영어 2음절 단어가 한국어에 차용될 때 어떻게 음절수가 변화하는지 살펴보고 있다. 일반적으로 영어 2음절 단어는 여분의 음절이 더해져서 차용되는 경향이 강하므로, 본 논문에서는 음절수가 증가하는 경향을 분석하여 음절수를 증가시키는 조건을 밝힐 뿐 만 아니라 음절수 증가 알고리즘을 찾아내는 것을 목표로 한다. 구체적으로 영어 2음절 차용어의 음절수를 증가시키는 요인으로는, 첫째 단어에 이중 모음이 있거나, 둘째 특정한 형태의 자음군이 있거나, 셋째 단어에서 마지막 자음과 그 앞의 모음의 특성에 따라서 어말 모음이 삽입되는 경우에 음절수가 증가한다. 이러한 요인에 근거하여 2음절 차용어의 음절수 예측 알고리즘을 4가지 규칙으로 제시하고 그 적용과정의 예를 들고 있다.
Speech recognition is one of the fascinating fields in the area of Computer science. Accuracy of speech recognition system may reduce due to the presence of noise present in speech signal. Therefore noise removal is an essential step in Automatic Speech Recognition (ASR) system and this paper proposes a new technique called combined thresholding for noise removal. Feature extraction is process of converting acoustic signal into most valuable set of parameters. This paper also concentrates on improving Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features by introducing Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in the place of Discrete Fourier Transformation (DFT) block to provide an efficient signal analysis. The feature vector is varied in size, for choosing the correct length of feature vector Self Organizing Map (SOM) is used. As a single classifier does not provide enough accuracy, so this research proposes an Ensemble Support Vector Machine (ESVM) classifier where the fixed length feature vector from SOM is given as input, termed as ESVM_SOM. The experimental results showed that the proposed methods provide better results than the existing methods.
CMOS image sensor는 집적회로 구현이 가능하여 사이즈를 줄일 수 있고 저전력으로 구현이 가능하며 효율적인 영상처리를 할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 그러나 불량화소의 발생은 곧 화질의 저하로 연결되기 때문에 불량화소를 검출하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CMOS image sensor에 사용되는 효율적인 불량화소 검출 알고리듬과 그 하드웨어를 제안하였다. 불량화소를 검출하기 위하여 본 논문에서 제안한 방법은 Scan, Trace, Detection의 단계를 거친다. 시뮬레이션 결과 특정 조건에서는 99.99%의 불량화소 걸출 성공률을 나타냈다. 제안된 알고리듬은 Verilog HDL로 구현되었으며, 0.25 CMOS standard cell library에서 3.2k개의 게이트 수를 갖는다.
Learning by teaching (LbT) has long been recognized as an important learning behavior that constructs meaning based on interactions between learners. This study aimed to explore the meaning of LbT as an important learning activity for future implementation in education. LbT is based on the cultural historical activity theory and sociocultural learning theory, as developed by scholars including Vygotsky. These frameworks value the construction of meaning based on language, and LbT is reported to be effective in constructing meaning. In addition, within the zone of proximal development posited by Vygotsky, learning through interaction between learners improves academic achievement, higher-order thinking, deep learning, and reflective learning. LbT also promotes students' learning presence, and strengthens various competencies such as collaboration and communication skills. Interactive behavior between learners in the form of LbT has been explored as an approach to teaching and learning, with methods including peer learning, peer tutoring, peer teaching, peer mentoring, Lernen durch Lehren, and peer-assisted learning. LbT has also been applied as a learning method. In the future, LbT has boundless potential to improve learning through activities such as flipped learning or online learning based on interactions between learners.
Just as globalization has many aspects and has developed in various, sometimes contradictory ways with both positive and negative impacts, so too would the reverse process of deglobalization have wide-ranging effects for individuals, communities, and nations. Some parts of globalization began to fray during the coronavirus pandemic (e.g. failing supply chains and disarray in the global shipping industry). Deglobalization would bring about much more significant changes in focusing on local production and consumption, eschewing non-essential flights and international tourism, and replacing personal experience with virtual presence. These impacts would be particularly severe for Vietnam, since its government has placed intensive connectivity with global production at the center of its model for the rapid development on which much of its legitimacy rests and it has joined as many international, multilateral organizations, and protocols as it has been able to do. Through critical analysis of secondary data from a wide range of sources, this paper examines the motivations that people, institutions, and governments might have to pursue deglobalization and then seeks evidence for whether the changes that would bring have started to affect Vietnam. While it is difficult to be too certain about this while the pandemic continues, it is evident that pressures are building in the global north to reconfigure supply chains for greater security, to reduce carbon emissions through regulating long-distance exchanges, and to withdraw from personal contacts. It is argued that a focus on digitalization in economy and society will help to mitigate the negative effects of deglobalization on Vietnam, at least in the medium-term.
이 연구의 목적은 스마트폰을 통해 외국어(영어)를 학습하는데 있어 사용자 경험을 제고할 수 있는 학습 에이전트의 의인화 설계 요인을 검증하는 것이다. 이 연구에서는 콘텐츠를 전달하는 학습용 에이전트를 설계할 때 학습 촉진, 신뢰, 매력 인식에 영향을 미치는 의인화 요인 중 에이전트의 체화 유무, 인간적 본성(HN)의 부여 정도, 역할 설정(지도자 vs. 동반자) 효과를 실험 연구로 검증하였다. 실험결과 HN은 단독으로는 학습 촉진 효과가 나타나지 않았으며, 이미지와 역할은 학습 촉진 효과뿐 아니라 다른 사용자 경험 요인도 향상시켰다. HN요인은 이미지와 역할 요인과 결합되어 설계될 때, 학습 촉진 및 신뢰성, 매력성과 같은 전반적인 사용자 경험 효과에서 효과가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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