본 연구는 청각장애인과 비장애인 모두를 위한 수어 교육의 접근성과 효율성을 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Hand Tracking 기술과 대화형 AI를 통합한 VR 실감형 수어 교육 콘텐츠를 개발하였다. 사용자는 이 콘텐츠를 통해 실시간으로 수어를 학습하며, 가상 환경에서의 직접적인 의사소통을 경험할 수 있다. 연구 결과, 이러한 통합 접근 방식이 수어 학습에 있어 몰입감을 크게 향상시키며, 학습자에게 더 깊은 이해를 제공함으로써 수어 학습의 장벽을 낮추는 데 기여한다는 것을 확인하였다. 이는 수어 교육의 새로운 패러다임을 제시하며, 기술이 교육의 접근성과 효과를 어떻게 변화시킬 수 있는지를 보여준다.
본 연구는 논에서 이탈리안 라이그라스와 두과 사료작물 혼파에 의한 생산성을 구명코자 전라남도농업기술원에서 2004년부터 2008년까지 수행하였다. 처리내용은 이탈리안 라이그라스(코윈어리 품종) 단파에 자운영, forage pea, crimson clover 그리고 hairy vetch을 혼파하는 5처리 3반복으로 실시하였다. 그리고 이탈리안 라이그라스와 두과 사료작물 혼파비율은 단파 기준으로 70:30 비율로 혼파하였다. 논에서 이탈리안 라이그라스 단파와 두과 사료작물 혼파에 의한 건물률은 23.6~26.8%였고 혼파에 따른 건물률은 비슷하였다. 그리고 이탈리안 라이그라스와 forage pea와 혼파에 의한 생초 및 조단백질 수량은 각각 ha당 40,100 kg, 그리고 625 kg/ha으로 유의적으로 많았다(p<0.05). 또한 건물수량은 이탈리안 라이그라스와 forage pea 그리고 hairy vetch 혼파시 ha당 각각 9,470 kg 그리고 9,500 kg 유의적으로 많았다(p<0.05). 이탈리안 라이그라스와 forage pea 혼파 토양의 유효인산 함량이 78 mg /kg으로 많았으며, 이탈리안 라이그라스 단파 K 함량보다 혼파시 0.52~0.88$cmol^+$/kg으로 훨씬 높았다. 따라서 논에서 이탈리안 라이그라스와 forage pea을 혼파하여 건물수량, 조단백질 수량의 증가 및 재배의 안정성 제고에 효과적이었으며, 이탈리안 라이그라스 단파보다는 혼파재배가 바람직한 것으로 평가되었다.
Purpose - Lettuce (Lactuca sativ L.) is one of the economically important vegetable crops, which worldwide market value is over 100 billion U.S. dollar. In Korea, about 89.7 kilo ton of lettuce was produced in 3400ha in 2016, recoded as No. 1 vegetable crop in domestic green house production. However, recently, domestic lettuce production and cultivation areas are all getting decreased. Thus, novel approaches are needed to be implemented to revive the production. Research design, data and methodology - In this review paper, we first prioritized the end-user traits which are imperative to positively stimulate the domestic lettuce market and discussed relevant genomics strategies. Especially, we assessed a possibility whether school meal program would be a potential niche market. Results - The genomics technologies, which become widely applied in the crop biotechnology since 2008 when next generation sequencing method was developed, may be a good solution in the crop improvement, efficiently gathering valuable information of agriculturally useful traits. Significantly, in lettuce, the high quality whole genome sequence, based on Lactuca sativa cv. Salinas, is publically available and this genomics platform, thus, would be implemented in lettuce breeding program to innovate relevant end-user traits both for the farmers and customers, including the disease resistance to the Fusarium wilt, productivity under hot weather conditions, various nutritional qualities and so forth. These improvements will boost domestic lettuce industries in the near future. Conclusions - Due to the nutritional distinctions comparing to the western style lettuces, domestic leaf lettuces could be one of the important vegetables in the school meal programs. To make it happen, we would better devise diverse recipes to make a salad with it, instead of only using as a wrap vegetable. Meanwhile, novel lettuce varieties need to be developed, which are favorable to the students and also easy to be handled with while processing. Overall, to achieve international competence in the lettuce industries, we need to create elite lettuce varieties that satisfies domestic farmers as well as customers, suitable to various niche markets, such as school meal program. Thus, efficient breeding programs using genomics approaches should be established in advance and careful monitoring on the preference of the related customers for a niche market be continued persistently.
두 개의 페놀기를 포함하는 열린 고리형태의 1, 14-Bis(2-hydroxybenzyl)-2, 6, 9, 12-tetraazatetradecane(bsated) 리간드를 염산염의 형태로 분리하여 원소 분석, 질량 스펙트럼 및 핵자기공명법으로 분석하였다. 합성된 리간드의 산 해리상수($logK^n{_H}$)와 $Cu^{2+}$, $Ni^{2+}$, $Co^{2+}$ 및 $Zn^{2+}$에 대한 안정도 상수($logK_{ML}$)를 전위차 적정법으로 결정하였다. 이때 온도는 $25^{\circ}C$ 및 이온강도는 0.10M($KNO_3$)로 고정시켰다. [Cu(bsated)] $(ClO_4)_2$ X-ray구조의 crystal data는 다음과 같다: Monoclinic space group $P2_1/n$, $a=17.856(4){\AA}$, $b=17.709(1){\AA}$, $c=8.539(2){\AA}$, $V=2700(2){\AA}$ with Z=4. tetrabutylammonium perchlorate 전해질의 dimethyl sulfoxide 용액속에서 [Cu(bsated)]$(ClO_4)_2$ 착물의 전기화학적 특성을 순환 전압-전류법 (CV)과 normal pulse voltammertry (NPV, 정상펄스전압전류법)으로 측정하였다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 식물공장시스템의 발광다이오드와 UVA 광원에서 자란 시금치 생육 및 아스코르브산 함량을 구명하고자 하였다. 시금치 '수시로' 품종은 정식 후 28일간 NFT 수경시스템에서 형광등(FL)을 대조구로 하여 적색광(R), 청색광(B), 적색과 청색의 혼합광(2:1비율)(R:B), 백색광(W), 적색광+UVA(RUV), 청색광+UVA(BUV), R:B(2:1)+UVA(RBUV) 총 8 종류 광에서 같은 광도($130{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$)와 광주기(명/암 = 16/8h)로 재배되었다. R이 들어간 모든 광 처리구(R, RB, RUV, RBUV)에서 정식 21일 부터 잎 상편생장(leaf epinasty)이 나타났다. RUV 처리구에서 R에 비해 엽장과 엽병은 유의적으로 감소되고 엽폭은 유의적으로 증가되어 엽형지수가 낮은 결과를 보였다. 하지만, BUV 처리구에서 B에 비해 엽장과 엽병의 길이가 유의적으로 증가되었고 엽폭은 유의적 차이가 없었으며 엽수는 유의적으로 많았다. RBUV 처리구에서는 다른 처리구보다 엽장이 가장 짧았으며 RB 처리구와 비교하여 생체중, 건물중 및 엽면적 유의차는 없었다. 정식 후 28일 째에 측정된 지상부 건물중은 R, RUV 및 BUV 처리구에서 유의적으로 높았고 W와 FL에서 유의적으로 낮았다. 엽면적은 BUV 처리구에서 유의적으로 가장 높았다. 정식 28일째에 시금치 아스코르브산 함량은 B 처리구에서 유의적으로 가장 높았고 그 다음으로 BUV에서 높았으며 FL과 R에서 유의적으로 낮았다. 따라서 식물공장에서 시금치 재배 시 생육과 품질적인 측면에서 BUV광이 가장 적합한 것으로 보인다.
본 논문에서는 헤어스타일을 미리 확인하고 변경해 볼 수 있는 헤어 스타일링 지원 스마트 미러 개발을 다루었다. 이 서비스의 핵심 기능은 사용자가 원하는 헤어 이미지를 선택했을 때 해당 이미지를 사용자의 얼굴에 합성해 가상으로 헤어스타일링하는 기능이다. 헤어 이미지 합성 기능의 효용성을 확인하기 위해 기능 수행 상황에 따른 Haar-cascade 알고리즘의 안면인식 성공률 측정 실험을 진행했다. 실험을 통해 피실험자의 두 눈과 눈썹이 모두 보이는 상황에서 95%의 확률로 안면인식이 성공하며 가장 높은 성공률을 보인다는 것을 확인했다. 피실험자의 양쪽 눈썹이 모두 보이지 않거나 한쪽 안구가 가려진 상황에서는 각각 50%, 0%의 안면인식 성공률을 보인다는 것을 확인했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3188-3207
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2017
In this paper, we propose an image enhancement algorithm to improve license plate extraction rate in various environments (Day Street, Night Street, Underground parking lot, etc.). The proposed algorithm is composed of image enhancement algorithm and license plate extraction algorithm. The image enhancement method can improve an image quality of the degraded image, which utilizes a histogram information and overall gray level distribution of an image. The proposed algorithm employs an interpolated probability distribution value (PDV) in order to control a sudden change in image brightness. Probability distribution value can be calculated using cumulative distribution function (CDF) and probability density function (PDF) of the captured image, whose values are achieved by brightness distribution of the captured image. Also, by adjusting the image enhancement factor of each part region based on image pixel information, it provides a function that can adjust the gradation of the image in more details. This processed gray image is converted into a binary image, which fuses narrow breaks and long thin gulfs, eliminates small holes, and fills gaps in the contour by using morphology operations. Then license plate region is detected based on aspect ratio and license plate size of the bound box drawn on connected license plate areas. The images have been captured by using a video camera or a personal image recorder installed in front of the cars. The captured images have included several license plates on multilane roads. Simulation has been executed using OpenCV and MATLAB. The results show that the extraction success rate is more improved than the conventional algorithms.
영상 처리에서 전경 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 전경 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 전경 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 전경 이미지를 일정시간 누적시켜서 히트맵(Heat Map) 이미지를 결과 이미지로 보여준다. 마지막으로 마우스 트랙킹 프로그램을 이용하여 마우스 이동 영역을 검출하고 히트맵 이미지와 비교함으로써 플레이어의 관심 영역을 유도할 수 있다.
Kim, Mi-Kyeong;Kwak, Hae-Ryun;Lee, Su-Heon;Kim, Jeong-Soo;Kim, Kook-Hyung;Cha, Byeong-Jin;Choi, Hong-Soo
The Plant Pathology Journal
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제27권4호
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pp.372-377
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2011
A virus causing mottle and stunt symptom on Zea mays was observed around Ulleng-do, Korea and identified as Cucumber mosaic virus (CMV-ZM) based upon biological, serological, and molecular characteristics. In host range studies, the CMV-ZM isolate produced local lesions on Datura stramonium, Vigna unguiculata, Cucurbita moschata, Chenopodium amaranticolor, Ch. quinoa, whereas this isolate produced systemic mosaic on Nicotiana tabacum cv. 'Xanthi-nc', Capsicum annuum, Solanum lycopersicum, Solanum melongena, Cucurbita pepo, and Z. mays. In addition, chlorotic local rings on inoculated leaves along with severe mosaic, malformation, and fern leaf symptoms on upper systemic leaves were shown in N. glutinosa plants. Complete nucleotide sequences of each genomic RNA segment was determined and compared to those of the other CMV strains. Comparison of the nucleotide sequence of 1a open reading frame (ORF) revealed approximately 89.2-92.4% sequence identity with each CMV subgroup IA and IB strain, while showing only 78% sequence identity with CMV subgroup II. Nucleotide sequence analysis of RNA2 ORFs revealed 85.3-97.6% sequence identity with subgroup I. In ORFs of RNA3, levels of nucleotide sequence identities were higher than 92-99.2% with CMV subgroup I and lower than 82% with CMV isolates of subgroup II. These results suggest that CMV-ZM isolate is more closely related to subgroup I than subgroup II and therefore, CMV-ZM isolate might be classified into as CMV subgroup I based on biological and molecular analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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