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오익표(Ickpyo Oh),백아름(Ahreum Baek),권진아(Jina Kwon),박홍진(Hongjin Park),손상옥(Sangok Sohn),최혁진(Hyeokjin Choi) 한국HCI학회 2016 한국HCI학회 학술대회 Vol.2016 No.1
시각장애인 중 88%에 해당하는 저시력 장애인은 대부분 남아있는 잔존시력을 최대한 활용하기를 원하고 장애인인 것을 들키고 싶어 하지 않아 하는 특징을 가지고 있다. 하지만 시중의 많은 보조기기의 대부분은 실내에서 사용하기 적합한 형태이고 사용과정에서 장애인임이 드러나기 때문에 사용을 꺼리는 경우가 발생한다. 따라서 많은 저시력 장애인은 스마트폰을 활용하여 문제 상황을 해결하려 하지만 현재 스마트폰 기능만으론 그들이 어려움을 해결하는데 많은 한계가 있다. 따라서 본 연구는 저시력 장애인이 주위 시선을 의식하지 않고 잔존시력을 최대한 활용할 수 있는 보조기기와 소프트웨어를 제안하고자 하였다. 이를 위해 정성적 연구방법을 활용하여 전문가 및 저시력 장애인을 만나 심층 인터뷰를 진행하고 그 결과를 바탕으로 솔루션을 도출하여 저시력 장애인 보조기기 및 애플리케이션 EYESEE 를 제안하였다. Low vision people who are more than 88% of visually impaired people want to use their residual vision and don’t want to look like disabled. However, many assistive devices for low vision are suitable for use indoors and people with disabled are exposed using assistive device so that they are reluctant to use that. So, many low vision people want to use smart phone to solve problem but now functions of smartphone are not enough. In this study, we want to suggest smart assistive software and device for low vision people to use with residual vision as much as possible without being self-conscious. For that, we interviewed expert of low vision and low vision people with qualitative research methods. Based on the results, we present solution and suggest EYESEE, assistive device and application for low vision people.
객체 검출 성능 향상을 위한 RepPoints 기반 IoU Supervision
김근호(Kun-Ho Kim),김민재(Min-jae Kim),김형태(Hyungtae Kim),박석목(Seokmok Park),박혁진(Hyeokjin Park),성현오(Hyunoh Sung),백준기(JoonKi Paik) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
RepPoints (Representative Points) recently showed that the anchor-free object detector could achieve competitive performance due to the adaptive representation. In this paper, we improve the representation power of RepPoints through the Intersection-over-Union (IoU) supervision. By adding the IoU estimation branch and loss, the network can learn to move the RepPoints toward more semantic locations. After training, the estimated IoU value is also used as the localization confidence in the Non-Maximum-Suppression (NMS) stage. Experimental results show that the proposed method is more accurate than the existing methods.