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강정애(Jeong-Ae Kang),김지윤(Ji-Yun Kim),김지현(Ji-Hyun Kim),장예현(Ye-Hyun Jang),주문원(Moon-Won Choo),최영미(Young-Mee Choi) 한국멀티미디어학회 2010 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2010 No.1
기능성 게임은 차세대 정보기술과 콘텐츠를 선도할 수 있는 핵심 분야의 하나로 향후 급속히 성장할 것으로 전망된다. 특히, 교육이라는 광범위한 시장을 아우르는 특성 때문에 교육용 게임 영역은 잠재력이 무궁하다고 할 수 있다. 본 논문은 역사 교육을 위한 게임 개발 사례를 소개하고 있다. 퀴즈형식의 게임으로 현재 중고등학교에서 사용 하는 국사 교과서를 토대로 문제를 추출하여 게임 형태로 제공하며, 사용자 모델을 구축하여 사용자의 피드백을 적응적으로 감지하고 분석하여 게임을 통한 학습효과를 최적화하려고 하였다. 현재에는 프로토타입이 개발되고 있는 단계에 있으며, 다음 논문에서 사용자모델을 비롯한 전체적인 시스템 구성이 완료될 것이다.
Genetic Characterization of Atypical Shigella flexneri Isolated in Korea
( Bok Kwon Lee ),( Dong Wook Kim ),( Mi Sun Park ),( Seon Young Choi ),( Sa Hyun Hong ),( Yun Ae Choo ),( Yeon Hwa Choi ),( Young Woon Choi ) 한국미생물 · 생명공학회 2010 Journal of microbiology and biotechnology Vol.20 No.10
Three types of serotypically atypical Shigella flexneri isolates were collected between 2007 and 2008 from Korean patients at the Korea National Institute of Health (NIH). These atypical isolates were characterized and compared with serologically typical S. flexneri. The first grouping of 11 atypical isolates displayed agglutination only with polyB antiserum and exhibited no reaction with any typing or grouping sera (PolyB:un). The second group of 3 isolates displayed reactions with typing sera IV, but also did not bind with any grouping sera (IV:un). The third group of 14 isolates exhibited a plural agglutination pattern, reacting with typing sera II, and two grouping sera (II:(3)4,7(8)). Amongst these atypical isolates, isolates belonging to IV:un and II:(3)4,7(8) exhibited greater antibiotic resistance, in particular to ampicillin, streptomycin, and trimethoprimsulfamethoxazole, than typical S. flexneri strains. Furthermore, all II:(3)4,7(8) strains harbored integrons. This study suggests that these multiple antibiotic-resistant atypical S. flexneri are new subserotypes of S. flexneri that await further serological classification.
딥러닝 기반 영상처리 기법 및 표준 운동 프로그램을 활용한 비대면 온라인 홈트레이닝 어플리케이션 연구
신윤지,이현주,김준희,권다영,이선애,추윤진,박지혜,정자현,이형석,김준호,Shin, Youn-ji,Lee, Hyun-ju,Kim, Jun-hee,Kwon, Da-young,Lee, Seon-ae,Choo, Yun-jin,Park, Ji-hye,Jung, Ja-hyun,Lee, Hyoung-suk,Kim, Joon-ho 국제문화기술진흥원 2021 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.7 No.3
최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다. Recently, with the development of AR, VR, and smart device technologies, the demand for services based on non-face-to-face environments is also increasing in the fitness industry. The non-face-to-face online home training service has the advantage of not being limited by time and place compared to the existing offline service. However, there are disadvantages including the absence of exercise equipment, difficulty in measuring the amount of exercise and chekcing whether the user maintains an accurate exercise posture or not. In this study, we develop a standard exercise program that can compensate for these shortcomings and propose a new non-face-to-face home training application by using a deep learning-based body posture estimation image processing algorithm. This application allows the user to directly watch and follow the trainer of the standard exercise program video, correct the user's own posture, and perform an accurate exercise. Furthermore, if the results of this study are customized according to their purpose, it will be possible to apply them to performances, films, club activities, and conferences