Image recognition is not very effective in the water environment due to multiple factors, such as high scattering and high scattering in the water column. This is why the relevant parameters in the Faster R-CNN network model need to adjust continuously to improve the effectiveness of water detection. The control variable method adjusts the program's learning rate by tuning the network model's parameters. Then, the number of training rounds is adjusted according to the loss function of each round, and finally, we can get the number of matches with the minimum loss function. Based on the experimental results on the dataset, it is shown that the proposed method not only selects the learning rate with the best detection results but also has the strongest robustness and achieves a 96%-99% recognition rate for passenger ships, cargo ships, warships, and bridges compared with other learning rates. Experiments show that the Faster R-CNN network model detects water targets with significant results, and the best network model learning rate parameter is 6×10-3.

In this paper, we proposed and tested an indoor obstacle recognition and avoidance algorithm using vision and ultrasonic sensors for effective operation of drone with low-power. In this paper, the indoor flight of a drone is mainly composed of two algorithms. First, for the indoor flight of the drone, the vanishing point and the center point of the image were extracted through Hough transform of the input image of the vision sensor. The drone moves along the extracted vanishing point. Second, we set an area of interest so that the drone can avoid obstacles. The area of interest is a space where the drone can fly after recognizing an obstacle at a distance from the ultrasonic sensor. When an obstacle is recognized in the drone's area of ​​interest, the drone performs an obstacle avoidance action. To verify the algorithm proposed in this paper, a simple obstacle was installed in an indoor environment and the drone was flown. From the experimental results, the proposed algorithm confirmed the indoor flight and obstacle avoidance behavior of the drone according to the vanishing point.

This research examines deep learning based image recognition models for beef sirloin classification. The sirloin of beef can be classified as the upper sirloin, the lower sirloin, and the ribeye, whereas during the distribution process they are often simply unified into the sirloin region. In this work, for detailed classification of beef sirloin regions we develop a model that can learn image information in a reasonable computation time using the MobileNet algorithm. In addition, to increase the accuracy of the model we introduce data augmentation methods as well, which amplifies the image data collected during the distribution process. This data augmentation enables to consider a larger size of training data set by which the accuracy of the model can be significantly improved. The data generated during the data proliferation process was tested using the MobileNet algorithm, where the test data set was obtained from the distribution processes in the real-world practice. Through the computational experiences we confirm that the accuracy of the suggested model is up to 83%. We expect that the classification model of this study can contribute to providing a more accurate and detailed information exchange between suppliers and consumers during the distribution process of beef sirloin.

접목시기의 줄기직경을 조사한 결과 토마토 접수는 2.5±0.3mm, 대목은 3.1±0.7mm인 것으로 조사되었고, 오 이 접수는 2.2±0.2mm, 대목은 약 3.6±0.3mm인 것으로 조사되었다. 절단 기준점의 높이 차는 4mm 이상일 때 대부분의 모종에 대해 접촉면이 작아 접목 불량이 발생 하였고, 2mm 이하일 때 접수와 대목의 절단면 겹침으로 인하여 접촉부가 작아 불량이 발생하는 것으로 분석 되어 3mm가 적당한 것으로 사료된다. 접수 및 대목 줄 기직경이 모두 얇을 경우 접수 및 대목 중 하나의 줄기 직경이 평균값 이상을 이용해야 하는 것으로 분석되었다. 또한 줄기의 절단 각도는 인력으로 작업하기 때문에 접수는 13~55o, 대목은 15~67o의 범위로 다양한 것으로 조사되어 접목 불량의 원인이 될 수 있으므로 기계절단을 통하여 접수와 대목의 절단각도를 일치시킴으로써 접 목성공률을 향상 시킬 필요가 있을 것으로 사료된다. 모종 줄기 절단면 촬영 및 영상처리로 모종의 휨을 인식 및 계산하여 그립퍼의 회전각을 제어하여 정확도 시험을 실시한 결과 접수와 대목 절단면은 정확히 접합되는 것 으로 조사되었다. 영상 인식 기술을 적용한 접목로봇을 이용하여 오이와 토마토에 대한 접목시험을 실시한 결과 오이는 96±3.2%, 토마토는 95±4%의 접목 성공률이 조 사되었다.

국내 초등 교실환경에서의 한자교육은 대부분 좌뇌기능 중심의 교수법으로 진행되고 있다. 그러나 초등학습자의 뇌발단 단계와 한자의 뇌기능적 특성을 고려해 볼 때, 한자교육은 우뇌 기능의 활성화를 유도하는 교수방안을 선택해야 한다. 본 연구는 초등학습자들에게 뇌친화적 한자수업의 필요성을 제기할 목적으로, 그 방안의 하나로써 ‘이미지텔링 연상법’을 통해 한자 인식의 효율성을 검증하고자 하였다. 이에 국내 초등학생 38명을 대상으로 뇌친화적 한자수 업을 제공한 결과, 기존방식대로 한자수업을 받은 집단보다 ‘이미지텔링 연상법’이란 뇌친화적 수업을 적용한 집단의 학습자가 한자의 장기기억화에 더 효과적인 것을 확인하였다. 또한 통계적으로는 약 3배 가까운 학업성취도를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구가 향후 뇌친화 적 교수방안에 대한 관심을 유도하는 계기가 되길 기대해 본다.

게임 플레이에서 몰입은 매우 중요한 개념이며 게임을 이루는 요소들 중 몰입에 많은 영향을 미치는 요소는 바로 컷씬이다. 컷씬은 재미와 감동을 주는 게임의 스토리를 플레이어에게 직접적으로 전달해준는 매개체 이다. 대부분의 게임에서 모든 플레이어는 같은 컷씬을 보게 된다. 본 연구는 플레이어의 감성 데이터를 바 탕으로 플레이어마다 다른 컷씬을 감상하게 하게 게임 플레이의 몰입을 증가시키는 실험을 검증하였다. 우리는 각 이벤트 후 보여지는 컷씬을 감상하기 전 인터페이스를 통해 플레이어의 각 상황에 대한 감성을 입력받아 실시간으로 보여지는 컷씬에 효과를 적용시켰다. 적용시켜지는 칼라 효과는 러셀의 감성모델과 그 감 성모델에 매칭되는 컬러표를 기반으로 구현하였다. 플레이어의 감성에 따라 컷씬은 달라지게 된다. 많은 연 구들이 게임에서의 몰입을 다루고 있으며 이계속 이루어 질 것이다. 본 연구는 게임에서 플레이어의 몰입증가에 새로운 시도가 될 것이다.

This study surveyed the recognition, image, preference, attributes, satisfaction and revisit intention for Korean food of local Vietnamese to facilitate the globalization of Korean food. Most participants had recognized Korean food. and, they were especially aware of kimchi (김치), bulgogi (불고기) and bibimbab (비빔밥), Additionally, most repondents thought these foods represent Korean traditions and culture very well. The image of local Vietnamese for Korean food was good. Which was reflected in Korean food having “a good reputation” and a high possibility for “globalization” were high. This study also investigated 16 kinds of Korean food and found the highest preferences to be for bulgogi (불고기), followed by galbitang (갈비탕), whereas that for doenjangchigae (된장찌개) was lowest. Some of the top choice attributes of Vietnamese for Korean food were found to be in “because it is ‘colorful’, ‘prepared sincerely’, ‘plated neatly’, ‘fresh’ and ‘comes with a variety of banchans (side dishes). This is a very meaningful result, making this an important reference for the globalization of Korean food. The local Vietnamese had high satisfaction and reuse intention degree for Korean food, and especially high satisfaction with the colorfulness of Korean food. In addition, the local Vietnamese showed a very high revisit intention for Korean food.

본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드 이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값 을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피 폴라선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응 점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직 (Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.

Recently, the field of emotional ICT which recognizes human's emotion is a rapidly growing interest. For example, various products applying emotion are being released and Softbank's robot, Pepper, is the one of those. This robot can recognize human's emotion through facial expressions and have conversations accordingly. By reading emotion through facial expressions, communication with humans become more natural. In addition, the emotional interface between machines and humans in various areas are applied to show a more intimate interface such as emotional application games that respond differently based on the emotion. In this paper, a system applying special effects on images based on recognition of six emotions from the facial expressions is proposed. A more friendly content can be produced by applying an appropriate emotional effect on the image loaded by the user with the user's facial expression. The result of this paper can be very appropriate to game scenarios and developing game program stages with the recognition of human emotion.

We present a Microsoft Kinect-based hand recognition algorithm for an interactive image clipping system, which is widely used for environments such as public facilities and security environments where personal capturing devices including mobile phones are not allowed. User-friendly interface and accurate image capturing function are required for an image clipping system. We build the system by combining Microsoft Kinect, HD webcam and projector. The Kinect and webcam are used to capture the motions of users' hand and project is to display the user-selected area from the capturing material. Hand recognition is composed of three steps: (i) the region occupied by users' hand is extracted from an image, (ii) the fingertips of the extracted hand region are analyzed using k-curvature algorithm, and (iii) the height of the fingertip is estimated using the depth image from Kinect. The height of the fingertip informs whether users' finger touched the surface of the target. The region captured by the fingertip is clipped from the image and stored as the target image. The excellence of our hand recognition algorithm is proved through a user test.

오늘날의 기업경영에서 윤리경영의 실천은 기업의 사회적 정당성을 획득하는 기반이 되기 때문에 기업의 역할이나 활동은 사회로부터 수용되어야만 기업이 생존하고 발전할 수 있는 기반이 마련될 수 있다. 본 연구는 조직구성원의 윤리경영에 대한 인식수준이 윤리경영 활성화의 전제가 되고 있는 조직구성원의 내부고발 의지에, 그리고 고객의 윤리경영 실천에 대한 지각수준이 윤리경영실천의 주요개념이라 할 수있는 기업이미지에 미치는 영향을 살펴보고, 조직구성원의 내부고발 의

The purpose of this study was to provide basic information regarding desirable body image recognition by examining body image recognition 395 middle school students in the Chungnam area. The average age of the subjects was 13.7 years for boys and 12.6 for girls. Their average height and weight were 165.4 ㎝ and 57.1 ㎏ for boys, and 155.7 ㎝ and 48.8 ㎏ for girls. As for body shape, girls thought that they were overweight more often and wanted to lose weight compared to the boys. Over half of the respondents answered that their weight control efforts were not systematic such ad via professional counseling. Weight control by students was attempted by themselves in order to control their weight by skipping meals. Further, the subjects exhibit dietary behavioral problems such as overeating, skipping meals, unbalanced diet, and eating speed. In conclusion, correct body image recognition is needed and families and schools should make efforts to help students properly control their weight and adopt proper eating habits.

영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 30×30간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.

The purposes of this study were to provide information on customers for cosmetic companies to develop goods and promotion strategy by examining facial images of university women and their recognition level about cosmetics brand personality. The results were as follows; First, satisfaction level of university women with their lips and eyes was very high, while lowest in skins. Second, factors of brand personality of three kinds of foreign cosmetics brands and three kinds of domestic brands were sincerity, beauty, renovation, reliability and ruggedness. In beauty, reliability and ruggedness, they preferred foreign brands to domestic ones, while they preferred domestic ones in sincerity and renovation. Third, the satisfaction level with face had a statistically significant relationship to the importance of face and cosmetic brands, while the importance of face had to the beauty of the brand. In the interrelationship among facial images and the factors of brand personality, they had significant interrelationships, provided beauty and ruggedness, and reliability and ruggedness had no significant interrelationship.

The purpose of this study was to determine whether foodservice brand language localization affects consumer attitudes in terms of similar brand image recognition with an original brand. Many global foodservice companies have tried to modify their own brand identity according to local situations in order to attract more consumers. According to this study's results, consumers who similarly recognized both the original brand image and localization brand image tended to have greater purchase intention than those who did not recognize them similarly. In addition, when the original brand identity was changed to the local language, consumers more similarly conceived the original brand image and localization. And for local store marketing, foodservice companies should have a thorough marketing research plan since there can be difference results according to brand name recognition gaps or demographic characteristics. Original brand image similarity recognition by consumers affected their attitudes. In other words, the group that similarly recognized both the original brand company image and the localization brand company image tended to have greater purchase intention. Because brand language plays an important role in consumer attitudes with respect to recognizing a brand and distinguishing another brand, this study suggests that franchise foodservice companies have a local store marketing plan.