Cyberbullying, one of the acts of cyber violence, is becoming a problem as digital devices become popular. Therefore, this study intends to provide pictograms that can communicate visually in order to raise awareness of cyberbullying prevention. 'Cyberbullying prevention pictogram' was conducted in total 6 times for 5 middle and high school boys. After analyzing the works, the results of this study are as follows. First, we investigated the change of cyberbullying recognition, empathy sensitivity, message visualization and social participation. First, the learner relaxed the burden of the art expression by using app, and the interest of the art was improved. Second, the learner recognized the seriousness of cyberbullying's violence and recognized the importance of preventing cyberbullying. Third, the learner improved sympathy sensitivity that sympathizes the suffering of cyberbullying victims. Fourth, cyberbullying prevention pictograms improved the ability to read, utilize and interpret visual images through sharing works. Fifth, the work was posted on an Instagram to give concrete action on social problems. In conclusion, we proved the effectiveness of cyberbullying prevention art class using pictograms.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.4
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pp.149-159
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2021
This study wanted to analyze the types of recognition of messages expressed in clothing for women in their 20s who wear a lot of clothing and fashion products with text. It was intended to provide basic data necessary for the production of typography clothing and fashion products by considering the subjective evaluation of how women in their 20s type the characters expressed in fashion and the characteristics of each type. This study was conducted with the Q method, and the QUANL pc program was used for analysis. Type I thought that letters were a design element and fashion, and the characters expressed in clothes were recognized as images. Type 2 thought it was important that the characters expressed in the clothing were recognized as messages, and that the characters had social messages and period reflections. Type 3 preferred that letters be combined with casual clothes and valued the formability of the characters. Type 4 preferred characters to represent brands and liked to be placed in large positions. In the future, it is thought that additional research by various age groups and genders and detailed research should be conducted to identify differences in font, color, and sentence length.
Identifying defects in textiles is a key procedure for quality control. This study attempted to create a model that detects defects by analyzing the images of the fabrics. The models used in the study were deep learning-based VGGNet and ResNet, and the defect detection performance of the two models was compared and evaluated. The accuracy of the VGGNet and the ResNet model was 0.859 and 0.893, respectively, which showed the higher accuracy of the ResNet. In addition, the region of attention of the model was derived by using the Grad-CAM algorithm, an eXplainable Artificial Intelligence (XAI) technique, to find out the location of the region that the deep learning model recognized as a defect in the fabric image. As a result, it was confirmed that the region recognized by the deep learning model as a defect in the fabric was actually defective even with the naked eyes. The results of this study are expected to reduce the time and cost incurred in the fabric production process by utilizing deep learning-based artificial intelligence in the defect detection of the textile industry.
Recently, communication through online is increasing due to the spread of non-face-to-face services due to COVID-19. In non-face-to-face situations, the other person's opinions and emotions are recognized through modalities such as text, speech, and images. Currently, research on multimodal emotion recognition that combines various modalities is actively underway. Among them, emotion recognition using speech data is attracting attention as a means of understanding emotions through sound and language information, but most of the time, emotions are recognized using a single speech feature value. However, because a variety of emotions exist in a complex manner in a conversation, a method for recognizing multiple emotions is needed. Therefore, in this paper, we propose a multi-emotion regression model that extracts feature vectors after preprocessing speech data to recognize complex, inherent emotions and takes into account the passage of time.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.6
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pp.315-320
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2017
Estimating the correct pose of augmented objects on the real camera view efficiently is one of the most important questions in image tracking area. In computer vision, Homography is used for camera pose estimation in augmented reality system with markerless. To estimating Homography, several algorithm like SURF features which extracted from images are used. Based on extracted features, Homography is estimated. For this purpose, RANSAC algorithm is well used to estimate homography and DCS-RANSAC algorithm is researched which apply constraints dynamically based on Constraint Satisfaction Problem to improve performance. In DCS-RANSAC, however, the dataset is based on pattern of feature distribution of images manually, so this algorithm cannot classify the input image, pattern of feature distribution is not recognized in DCS-RANSAC algorithm, which lead to reduce it's performance. To improve this problem, we suggest the KCS-RANSAC algorithm using K-means clustering in CS-RANSAC to cluster the images automatically based on pattern of feature distribution and apply constraints to each image groups. The suggested algorithm cluster the images automatically and apply the constraints to each clustered image groups. The experiment result shows that our KCS-RANSAC algorithm outperformed the DCS-RANSAC algorithm in terms of speed, accuracy, and inlier rate.
This essay is for a study on the survey of buddhist cultural literary document about the Southeast Asia by Nanqishu(南齊書), Liangshu(梁書), Chiu T'angshu(舊唐書), Hsin T'ang shu(新唐書) which are included in the Chinese Official History and Jí-shénzhōu-sānbăo-găntōng-lù(集神州三寶感通錄), Weioshu Shilao Ji (魏書 釋老志). These documents allows us to imagine next some historical states. First, these documents are recording this area, especially Funan, as a plentiful diggings of gold, silver, tin, copper, etc. These are important materials for gilt bronze sculptures. Further, this local produced gold called 'Yangmai(楊邁)' is recognized as same as Zĭmòjīn(紫磨金) in china, and these documents explains the process of producing the bronze images and golden ornaments in Southeast Asia. Specially, this plentiful materials leads them to make a 10 wei(圍) tall golden-silver image which worshiped as hindu god or sometimes buddhist images. Second, Vietnam and Funan in Northern and Southern Dynasty periods were in antagonistic relationship not only in the political but also in religious between Vietnamese Hinduism and Funan's Buddhism. Under this situation, the monk Nagaxian(那伽仙) who had came from India was accredited to Southern Qi court as a delegate to build a good relationship by the common religion Buddhism. It means the Buddhism of Southeast Asia also took a role of diplomacy. Third, these documents proved the active Southeast Asian cultural exchange in early 3th century. At this time, Funan delegate Suwu(蘇物) visited the court of Kushan Dynasty in India and he is seemed to travel the city of Pātaliputra. It oppressed us to extend our outlook which have been restricted in the relationship between Southern india and Southeast Asia to more broaden area. In addition, the buddhist art of Southern India and Bodhgaya temple was imported to Southeast Asia directly to send to Southern China. For example, the wooden buddha image, Bodhgaya stupa image, and Sri Lanka style's buddha images are looked be introduced to Southern China at this time throughout the Southeast Asia. At last, we got to know that the court music of Kucha in the northern silk route was imported to the Southeast Asia in early middle age. Even it may be introduced by China, but this document is very important to make the surmise is not unreasonable that the buddhist culture of northern silk route imported to the Southeast Asia accompanied with Kucha music. The buddha images in Gandharan style which are excavated from some site of Southeast Asia may demonstrate this literary sources is authentic.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.4
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pp.273-294
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2012
Images have been substantially searched and used due to not only the advanced internet and digital technologies but the characteristics of a younger generation. The purpose of this study aims to discuss the ways on expanding the access points to images by analyzing the needs of users in context of everyday life. In order to achieve the purpose of this study, 105 questions of image seeking in NAVER, which is one of social Q&A services in Korea, were analyzed. For the analysis, a two-dimensional framework with image uses and image attributes were utilized. The findings of this study demonstrate that considerable use purposes on data oriented pole, such as information processing, information dissemination and learning are identified. On the other hand, image attributes from the needs of image show that non-visual aspects including contextual attributes are recognized substantially in addition to the traditional semantic attributes.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.3
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pp.1-7
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2007
In order to recognize a vehicle license plate, the region of the license plate should be extracted from a vehicle image. Then, character region should be separated from the background image and characters are recognized using some neural networks with selected feature vectors. Of course, choice of feature vectors which serve as the basis of the character recognition has an important effect on recognition result as well as reduction of data amount. In this paper, we propose a novel feature extraction method in which number images are decomposed into linear combination of eigennumbers and show the validity of this method by applying to the recognition of numeric characters in license plates. The experimental results show the recognition rate of 95.3% for about 500 vehicle images with multi-layer perceptron neural network in the eigennumber space. Compared with the conventional mesh feature, it shows a better recognition rate by 5%.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.37
no.4
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pp.439-451
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2013
This study used Chinese female college students as subjects to classify the components of the Korean national image as well as understand the recognition difference of country image factors and Korean fashion images; in addition, it examined the differences of the effect of Korean national image factors on the Korean fashion attitudes of Chinese female college students. A SPSS 18.0 statistic program with factor analysis, Cronbach's ${\alpha}$, paired t-test, multiple regression analysis, frequency analysis and ${\chi}^2$-test was used. The results are: First, it was shown that there are six factors: culture-society, economy, products, sports, politics, and technology. Second, the recognition difference on the six factors were significantly higher for products, politics, technology, economy, culture-society, and sports, respectively. Third, the difference of Korean fashion images showed that they recognize design uniqueness and diversity to choose styles preferentially. Fourth, the purchase intention was significant in the order of culture-society, products, politics, and sports, and recognition affects culture-society, sports, and products, respectively. Fifth, they prefer THE E-LAND GROUP, Beaucre Merchandising, and The Basic House the most and show a strong purchase intention. The analysis also showed that other various brands that are also recognized. These study results can provide Korean fashion companies with useful implications for marketing.
Street is the most fundamental component of city and place to promote diverse actions of people. Pedestrians gaze at various street environments. A visual gaze means that there are interesting elements and these elements need to be preferentially improved in the street environment improvement project. Therefore, this study aims to set up the priorities of street environment components by analyzing eye movements from a pedestrian perspective. In this study, street environment components were classified into road, street facility, building(facade) and sky and as street environment images, three "Streets of Youth" situated in Gwangbok-ro, Seomyeon and Busan University of Busan were selected. The experiment targeted 30 males and females in their twenties to forties. After setting the angle of sight through a calibration test, an eye-tracking experiment regarding the three images was conducted. Lastly, the subjects were asked to fill in questionnaires. The following three conclusions were obtained from the results of the eye-tracking experiment and the survey. First, building was the top priority of street environment components and it was followed by street facility, road and sky. Second, as components to be regarded as important, fast 'Sequence', many 'Fixation Counts' and 'Visit Counts', short 'Time to First Fixation' and long 'Fixation Duration' and 'Visit Duration' were preferred. Third, after voluntary eye movements, the subjects recognized the objects with the highest gaze frequency and the lowest gaze frequency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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