Hyun Ji Kim;Se Jin Lim;Duk Young Kim;Se Young Yoon;Hwa Jeong Seo
Smart Media Journal
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v.12
no.4
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pp.9-18
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2023
Steganography is a technology capable of protecting data by hiding the existence of data. Recently, with the development of deep learning technology, deep learning-based steganography are being developed. Deep learning can learn by analyzing high-dimensional features of data, so it can improve the performance and quality of steganography. In this paper, we investigated the research trend of image steganography based on deep learning.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.525-527
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2023
본 논문은 2차원적인 문화재 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 시대 별 탑의 차이점과 특징을 분석하고 인공지능을 이용한 3D 복원과 구현을 위한 연구이다. 오늘날 현대 사회에서 디지털 매체 및 정보화 시대에서 여러 산업 분야에 적용이 되고 있다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 모습을 다양한 각도에서 쉽게 관찰해 볼 수 있도록 하여, 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 현재 문화재 복원은 다양한 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 이러한 기법의 문화재 복원은 기록에 남길 수 있는 정보 수집의 효율적인 방법이 될 수 있다. 본 연구는 우리나라의 시대별 탑의 특징을 보여주며, 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.325-326
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2023
본 논문은 2차원적인 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 보물 제750호이자 오래된 거돈사지 삼층석탑의 복원과 구현을 위한 연구이다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 특성상 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 문화재 복원은 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 본 연구는 거돈사지 삼층석탑의 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.
One of the newest trends in AI is emotion recognition utilizing keystroke dynamics, which leverages biometric data to identify users and assess emotional states. This work offers a comparison of four datasets that are frequently used to research keystroke dynamics: BB-MAS, Buffalo, Clarkson II, and CMU. The datasets contain different types of data, both behavioral and physiological biometric data that was gathered in a range of environments, from controlled labs to real work environments. Considering the benefits and drawbacks of each dataset, paying particular attention to how well it can be used for tasks like emotion recognition and behavioral analysis. Our findings demonstrate how user attributes, task circumstances, and ambient elements affect typing behavior. This comparative analysis aims to guide future research and development of applications for emotion detection and biometrics, emphasizing the importance of collecting diverse data and the possibility of integrating keystroke dynamics with other biometric measurements.
The increase in vehicle purchases worldwide is having a very significant impact on the availability of parking spaces. In particular, since it is difficult to secure a parking space in an urban area, it may be of great help to the driver to check vehicle parking information in advance. However, the current parking lot information is still operated semi-manually, such as notifications. Therefore, in this study, we propose a system for detecting a parking space using a relatively simple image processing method based on an image taken from the sky and evaluate its performance. The proposed method first converts the captured RGB image into a black-and-white binary image. This is to simplify the calculation for detection using discrete information. Next, a morphological operation is applied to increase the clarity of the binary image, and a template mask in the form of a bounding box indicating a parking space is applied to check the parking state. Twelve image samples and 2181 total of test, were used for the experiment, and a threshold of 40% was used to detect each parking space. The experimental results showed that information on the availability of parking spaces for parking users was provided with an accuracy of 95%. Although the number of experimental images is somewhat insufficient to address the generality of accuracy, it is possible to confirm the possibility of parking space detection with a simple image processing method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.299-300
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2021
비대면 시대로 인한 화상 회의의 중요성이 높아졌다. 하지만 현재까지도 회의기록의 문서화 작업은 수작업으로 이루어지고 있어 시간과 인적자원이 많이 소모되고 있다. 본 논문은 기존 수작업으로 진행되는 회의 문서화 과정의 문제점을 개선하고자 한국어 키워드 추출을 활용한 인공지능 회의록 자동 생성 시스템을 제안한다. 회의 음성 파일을 기반으로 STT 기술을 활용한 회의 전문을 자동 생성하고 전문에 KR-WordRank 알고리즘을 적용해 키워드를 추출, Summary API를 사용하여 요약본을 생성한다. 최종 결과로 회의 전문과 키워드, 요약본이 담긴 PDF 형식의 회의록을 사용자에게 제공하여, 수기 회의록 작성 시 들이는 시간적, 인적 비용 절감을 돕는다.
This study predicts and raises the changes that AI will bring to dance art when machine-based choreography began, and finds questions we can ask as human artists. Research suggests that one of the crises of dance in the era of machine creative arts is that artificial intelligence does not stay in the tool of human choreography but becomes the subject of choreography. It is based on the political discourse of choreography that artificial intelligence has the power to control and restrict human dancers. This comes from a sense of crisis that the AI takes over the area of choreography and the human choreographer remains an incompetent coordinator, and as a result, the dancer's dancing body can be reduced to a mechanical body controlled by AI. In order for these concerns not to become a reality, this study proposes three measures. First, choreographer and dancer should develop digital literacy to live in the age of AI art. Secondly, choreographer should acquire the ability to accurately distinguish the roles of human choreographer, dancer, and AI in creative work. Thirdly, various levels of discourse on AI dance should be formed by actively conducting mutual media research of dance and technology. Through these efforts, the human dancer will exist as a subject of art, not a passive agent in the new dance ecosystem brought by the innovation of artificial intelligence technology and will be able to face an era coexistence with artificial intelligence creativily and productively.
Gi-Mun Um;Jeong Hwan Kim;Wonjun Kim;Hee Kyung Lee;Seung-Jun Yang;Jeongil Seo
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.157-160
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2022
본 논문에서는 다중 인물 포함 단일 영상으로부터 파라미터 기반 3차원 휴먼 모델 생성 기법 중 최근 발표된 SOTA 기법 4가지에 대해 대표적인 데이터 셋들에 대해 사전 학습 모델을 사용한 복원 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험결과, CLIFF 기법과 PyMAF-x 기법이 PARE 기법이나 ROMP 기법에 비해 우수한 결과를 보였다.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.20
no.2
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pp.117-125
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2017
SNS Big-data Analysis means to find potential value from big data which has produced by the social media. In this paper, SNS Big-data has been analysed to find Korean concerns by using 24 key words from the marine and fisheries sector. Among 24 key words, seafood, shipping and Dokdo Island are the most mentioned ones. Some key words such as ocean policies and marine security that have less concerns have bess mentioned less. Also, key words that are led by government are mostly mentioned by news media, but key words that are led by private sector and have intimate relationship with people's lives are mostly mentioned by Blogs and Twitters. Therefore, reflecting close national concerns by SNS Big-data Analysis and especially resolving negative factors are the most significant part of the policy establishment. Also, differentiated promotion methods need to be prepared because the frequency of key words mentioned from each type of media are different.
Objectives: The study was a cross-sectional research to examine dental hygiene students' multi-cultural experiences, emotional intelligence and cultural competency and to understand the correlations among them. Methods: The study was conducted from September $1^{st}$ to October $31^{st}$ 2016, based on the survey of 449 students in the department of dental hygiene at 7 Universities. The questionnaire consisted of 57 questions including general characteristics (n=7), multi-cultural experiences (n=7), emotional intelligence (n=16) and cultural competency (n=27). Results: Each score of students' emotional intelligence and cultural competency is 3.43 and 3.01 respectively in 5-point scale. An analysis of correlations between emotional intelligence and cultural competency shows that the higher the emotional intelligence, the higher the cultural competency (r=0.342). The factors affecting the cultural competency include use of emotions (${\beta}=0.327$, p<0.001), control of emotions (${\beta}=0.254$, p=0.001), frequency of multi-cultural media (${\beta}=0.221$, p<0.001) and experience of multi-cultural class (${\beta}=0.221$, p=0.002). The modified explanatory power in this model is 28.2% (F=10.856, p<0.001). Conclusions: There was a positive correlation between emotional intelligence and cultural competency, and the contacts with multi-culture and experience of class are identified as the affecting factors. Dental hygiene students should acquire theoretical experiences regarding the multi-culture through curriculum or continuous educations and it is necessary to promote such educations in order to develop and apply the programs for the enhancement of emotional intelligence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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