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최명진(Myungjin Choi) 한국교방문화학회 2022 교방문화연구 Vol.2 No.1
조형 예술의 역할은 재료 중심에서 사용자 중심으로 그리고 새로운 문화를 창출할 수 있는 주체로 바뀌고 있고, 우리는 현재 그 변화의 중심에 서 있다. 과거 점토(Clay)의 쓰임은 강도가 높고 쓰임새가 용이한 그릇이라는 실용적인 도구로써의 삶이었다. 그리고 1950년대 포스트모더니즘 시기부터 점토 고유의 특성과 작가의 즉흥적인 표현력을 강조하여 제작된 점토 조형물들을 제작하면서부터 예술적 삶이 시작되었다. 1980년대 이후 점토 재료를 소재로 하여 실험적이고 다양한 형태의 설치작업과 타 예술분야와의 콜라보레이션 작업 그리고 오늘날 공공예술의 한 분야로 대중이 직접 예술작품제작에 참여하는 커뮤니티 아트까지 확대·전개하였다. 제작자(작가=본인)는 본문에서 오늘날 융복합 시대에 점토 재료가 쓰임을 목적으로 하는 도구적인 삶 이외에 재료의 표현력과 소통능력을 확장하여 현재 인스톨레이션 작업과 콜라보레이션 작업, 커뮤니티 아트 작업 등의 예술적 삶을 재현한 작품들을 중심으로 살펴보았다. The role of plastic arts is changing from material-centered to user-centered and to a subject capable of creating a new culture, and we are currently at the center of that change. The use of clay in the past was a life as a practical tool, a vessel with high strength and easy use. And from the post-modernism period of the 1950s, artistic life began with the production of clay sculptures made by emphasizing the unique characteristics of clay and the artist's spontaneous expressive power. Since the 1980s, it has expanded and expanded to experimental and various forms of installation work using clay materials, collaboration work with other art fields, and community art in which the public directly participates in art production as a field of public art today. In the main text, the creator (the author = himself) expands the expressive power and communication ability of the material in addition to the instrumental life aimed at using clay materials in today’s convergence era, to lead an artistic life such as current installation work, collaboration work, and community art work. We focused on the reproduced works.
최명진(Myungjin Choi),김기연(Giyeon Kim) 한국노년학회 2020 한국노년학 Vol.40 No.2
본 연구는 노인의 신뢰 유형을 분석하고, 신뢰가 행복을 예측하는지를 대도시와 지방에 거주하는 노인으로 나누어서 살펴보고자 하였다. 2014년 정부역할과 삶의 질에 대한 국민인식조사 자료를 이용하여 5년 이상 한 지역에 거주하고 있는 60세 이상 노인 1,599명을 최종 분석에 사용하였다. 분석 방법으로는 상호작용항을 포함한 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 일반신뢰와 사회신뢰가 행복에 정적으로 유의한 영향을 미쳤고, 특수신뢰와 일반신뢰에서 지역과의 상호작용이 나타났다. 특히 대도시에 거주하는 노인에게는 일반신뢰가, 지방에 거주하는 노인에게는 특수신뢰가 행복의 영향요인임을 밝혔다. 이는 노인의 신뢰가 환경적 맥락에 의해 해석되어 행복을 예측할 수 있는 변인임을 보여준다. 이러한 결과를 바탕으로 노년기 신뢰를 증진시키기 위해서 고려해야 할 점을 논의하였으며 후속 연구를 위한 제언을 제시하였다. The present study examined whether the relation between different types of trust and happiness varied by place of residence (i.e., major cities vs. provinces) among Korean older adults. We used a total of 1,599 Korean adults aged 60 or older who had lived in the same residence at least for 5 years before. Multiple regression analysis was conducted to test an interaction between types of trust and place of residence. Results show that generalized trust and social trust have positive association with happiness. A significant interaction effect between generalized trust, particularized trust, and place of residence were found. In particular, particularized trust was found to have positive effects on happiness within residences who had lived in provinces and generalized trust was found to have positive effects on happiness within residences who had lived in major cities. Findings suggest that different types of trust on happiness, especially interpersonal trust should be interpreted in an environmental context. Future practical implications for increasing older adult’s trust are discussed in a cultural context as a way to promote happiness and research directions are discussed.
최태현(TaeHyeon Choi),지정민(JeongMin Ji),박준훈(JoonHoon Park),최명진(MyungJin Choi),이상근(Sangkeun Lee) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.5
본 논문에서는 위성영상을 압축하는 과정에서 발생하는 압축잡음을 내용 분석을 통해 적응적으로 제거하는 디블록킹 알고리즘을 제안 한다. 특히, 제공된 KOMPSAT(korean multi-purpose satellite)-2는 열 단위로 동일한 양자화 계수를 적용하며 고주파 성분이 많은 부분을 압축하여 효율 및 시간을 향상 시켰으나 압축률이 높은 동일 열 내에 복잡도가 낮은 부분에서 압축 잡음이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 압축잡음을 제거하기 위해 일반적인 디블록킹 필터를 적용 시 복잡한 영역을 평활화 시키는 문제점이 있다. 따라서 제안한 방법에서는 영상 분석 후 적응적 디블록킹 필터를 통해 에지를 보존하면서 격자잡음을 제거 한다. 이와 동시에 WLFPCA(weighted lowpass filter using principle component analysis)를 이용하여 큰 곡선형 경계 부분의 계단잡음을 제거 하였다. 제안한 방법은 성능을 평가하기 위한 모의실험 결과로부터 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 지표인 PSNR(peak signal to noise ratio)과 주관적 화질 지표인 MSSIM(mean structural similarity)에서 비슷하거나 향상된 결과를 보였으며 특히, 기존의 압축잡음 제거 알고리즘은 반복적 프로세싱을 통해 계단잡음을 제거하나 제안한 방법은 싱글패스(single-path) 방식으로 시간을 크게 단축시켜 실시간에 가까운 처리가 가능하도록 하였으며, 계산양을 줄여 하드웨어의 적용이 용이하게 하였다. In this paper, we present a deblocking algorithm that removes grid and staircase noises, which are called “blocking artifacts”, occurred in the compressed satellite images. Particularly, the given satellite images are compressed with equal quantization coefficients in row according to region complexity, and more complicated regions are compressed more. However, this approach has a problem that relatively less complicated regions within the same row of complicated regions have blocking artifacts. Removing these artifacts with a general deblocking algorithm can blur complex and undesired regions as well. Additionally, the general filter lacks in preserving the curved edges. Therefore, the proposed algorithm presents an adaptive filtering scheme for removing blocking artifacts while preserving the image details including curved edges using the given quantization step size and content analysis. Particularly, WLFPCA (weighted lowpass filter using principle component analysis) is employed to reduce the artifacts around edges. Experimental results showed that the proposed method outperforms SA-DCT in terms of subjective image quality.
서행자,김동영,박상민,최명진,Seo, Haingja,Kim, Dongyoung,Park, Sang-Min,Choi, Myungjin 한국우주과학회 2021 우주기술과 응용 Vol.1 No.1
태양계 천체 탐사는 다양한 탑재체를 통해 이루어지고 있고, 그에 따라 많은 연구 결과들이 나오고 있다. 우리는 태양계 천체 연구의 한 방법으로 딥러닝 적용을 시도해 보았다. 지구 관측 위성 자료와 다르게 태양계 천체 자료들은 천체들에 따라 탐사선에 따라 각 탐사선의 탑재체에 따라 그 자료의 형태가 매우 다르다. 그래서 학습시킨 모델로 다양한 자료에 적용이 어려울 수 있지만 사람에 의한 오류를 줄이거나, 놓치는 부분들을 보완해 줄 수 있을 것이라고 기대한다. 우리는 달 표면의 크레이터를 탐지하는 모델을 구현해 보았다. Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) 영상과 제공하는 shapefile을 입력값으로 하여 모델을 만들었고, 이를 달 표면 영상에 적용하여 보았다. 결과가 만족스럽지는 못했지만 이후 이미지 전처리와 모델 수정 작업을 통해 최종적으로는 ShadowCam에 의해 획득되는 달의 영구음영지역 영상에 적용할 예정이다. 이 외에도 달 표면과 비슷한 형태를 가진 세레스와 수성에 적용을 시도하여 딥러닝이 태양계 천체 연구에 또 다른 방법임을 시사하고자 한다. The exploration of the solar system is carried out through various payloads, and accordingly, many research results are emerging. We tried to apply deep-learning as a method of studying the bodies of solar system. Unlike Earth observation satellite data, the data of solar system differ greatly from celestial bodies to probes and to payloads of each probe. Therefore, it may be difficult to apply it to various data with the deep-learning model, but we expect that it will be able to reduce human errors or compensate for missing parts. We have implemented a model that detects craters on the lunar surface. A model was created using the Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) image and the provided shapefile as input values, and applied to the lunar surface image. Although the result was not satisfactory, it will be applied to the image of the permanently shadow regions of the Moon, which is finally acquired by ShadowCam through image pre-processing and model modification. In addition, by attempting to apply it to Ceres and Mercury, which have similar the lunar surface, it is intended to suggest that deep-learning is another method for the study of the solar system.