본 연구는 학령기 경계선 지능 아동을 대상으로 Q방법론을 적용하여 '학교'에 대한 주관적 인식유형과 특성을 파악하고자 하였다. Q표본은 학계 및 현장전문가 4인, 경계선 지능 아동 4인에 대한 심층면접과 관련 문헌고찰을 통해 21개를 선정하였고, P표본은 초등학교에 재학 중인 경계선 지능 아동 총 18명의 학부모와 본인의 동의를 거쳐 표집하였다. P표본은 5점 척도의 정규분포로 Q분류를 실시하였고 수집된 데이터는 Quanl PC 프로그램을 통해 분석하였다. 연구결과 학령기 경계선 지능아동의 학교에 대한 태도유형은 '참여적-의존형'과 '방관적-위축형'의 두 가지 유형으로 도출되었다. 본 연구결과를 통해 학교에 대한 태도는 아동의 자존감 및 가족 지지환경의 양상에 따라 달라질 수 있으며 각 유형별 소속감의 욕구와 안전의 욕구에 대한 적절한 교육복지적 개입이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 경계선 지능아동의 학교에 대한 주관적 유형을 구체화함으로써 경계선 지능 아동이 초등교육을 통해 중등교육 이상의 교육 권리와 학습의 질을 유지하도록 돕기 위한 교육중재 방안에 기초자료를 제공했다는 점에서 함의가 있다.
최근 급변하는 우리 사회와 환경요소들로 인하여 보살핌을 필요로 하는 아동의 수가 증가 하고 있다. 이 중 불우하고 빈곤한 가정에 속하는 아동들은 경계선 지능 아동으로 이어지는 경우가 대다수이며 이를 예방하기 위한 시급한 조치가 필요한 실정이다. 본 연구는 경계선 지능 아동이 발생하는 원인을 규명하여 이를 예방하고 치료할 수 있는 하나의 해결방안으로 기능성 게임을 구현했다. 해당 게임은 경계선 지능 아동의 취약한 기억력, 집중력, 판단력 향상을 목표로 제작하였으며 관련분야 전문가와 일반인 30명 대상으로 자문 및 실험하여 효과성이 있음을 확인하였다.
본 연구는 경계선 지능 청소년 어머니의 양육경험이 어떠한지 그 경험의 본질을 심도 있게 이해하고자 하였다. 이를 위해 경계선 지능 중?고등학생 자녀를 양육하는 어머니 6명을 대상으로 심층면접을 실시하였고, 수집된 자료는 Colaizzi의 분석방법을 적용하여 분석하였다. 본 연구를 통해 경계선 지능 청소년 어머니의 양육경험은 7개의 범주, 23개의 주제묶음, 92개의 주제로 분석되었고, 범주의 내용은 '경계에서 불확실한 길을 헤매며 살아감', '아이의 위태로운성장을 지켜봄', '청소년기, 한계에 부딪힘', '미래를 마주하기 겁이 남', '기댈 곳 없는 열악한현실', '고군분투하며 헤쳐나감', '우리 아이도 공존할 수 있는 환경을 바람' 이다. 이러한 분석 결과를 토대로 경계선 지능 청소년 가족에 대한 관심을 촉구하고 이들을 위한 사회복지 실천적 제언을 하였다.
본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 입력되는 인쇄체 한글 이미지의 문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자 인식에 있어서 잡음에 강한 경계선 기울기 방법을 이용함으로써 문자의 구조적 특성에 근거한 윤곽선 정보를 추출할 수 있었다. 이를 이용하여 각 문자 이미지의 수평 및 수직 모음을 인지하고 6가지 유형으로 분류한 후, 자소 단위로 분리하고 최대 길이투영을 사용하여 모음을 인식하였다 분리된 자음은 경계선이 변화되는 위상의 형태를 미리 저장된 표준패턴과 비교하여 인식하였다. 인식된 문자는 KS 한글 완성형 코드로 문서 편집기에 출력되어 사용자에 제공되는 시스템을 구현하였다.
최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기반 차선 검출은 소실점 근처에서 경계선 검출이 이루어지지 않았다. 이는 차선과 도로의 색이 잘 구분되지 않는 채널을 사용하는 문제에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 선형 판별 분석 기법을 이용하여 차선과 도로 색을 가장 잘 구분할 수 있는 RGB 가중치를 계산하여 이로부터 projection 영상을 만들고, 변환한 영상에서 경계선 검출을 수행함으로써 보다 정확한 경계선 검출 결과를 얻는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 얻은 영상과 기존의 흑백 영상에 동일한 경계선 검출기를 적용하여 성능을 비교하고, 이를 적용한 차선검출 실험결과를 제시한다.
최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기법들은 조명 변화에 따라 그 성능의 변화가 크게 발생하였다. 이는 차선과 도로의 사이의 값의 차이가 조명 조건에 따라 변하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 분석을 통하여 경계선을 판단하는 값을 조절함으로써 환경에 적응적인 경계선 추출 방법을 제안한다. 차량 주행 영상에서 제안한 방법과 기존의 경계선 검출 기법을 적용하여 성능을 비교한다.
목적 : 본 연구는 경계선 지능을 지닌 아동을 대상으로 읽기능력 향상을 위한 전자매체 그림책 읽기 훈련 프로토콜을 적용하여 대상자들의 읽기능력에 미치는 영향을 알아보고자 하였으며, 이에 따라 경계선 지능 아동을 대상으로 전자매체를 활용한 그림책 읽기 훈련 프로토콜 적용에 대한 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 연구방법 : 경계선 지능 아동 10명을 대상으로 읽기 능력 향상을 위해 전자매체를 활용한 그림책 읽기 훈련 프로토콜을 매주 1회씩 총 10회기 실시하였으며, 전문가 내용타당도 분석을 실시한 후 적용하였다. 읽기 능력의 평가는 KNISE-BAAT 읽기검사 '가'형과 '나'형을 활용하여 프로토콜 적용 전, 후 대상자들의 읽기 능력의 변화를 평가하였다. 연구결과 : 읽기 능력의 모든 하위 영역인 낱말이해, 문장완성, 어휘선택, 어휘배열, 짧은 글 이해 영역에서 전자매체를 활용한 읽기 훈련 프로토콜 적용 후 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 음독능력의 경우에는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 결론 : 본 연구에서 제시한 전자매체를 활용한 읽기 훈련 프로토콜이 경계선 지능 아동의 읽기능력 향상을 위한 수행 및 접근에 대한 어려움을 해결할 수 있는 적절한 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 연결강도를 조정할 때 결정 경계선 근처에 있는 데이터를 더 반영하는 학습법칙을 제안하였다. 이 학습법칙은 outlier가 결정 경계선에 미치는 영향을 줄여 더 나은 결정 경계선을 형성하도록 한다. 제안하는 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망의 구조에 적용하였다. IAFC 신경회로망은 배운 것을 유지하는 안정성이 있으면서, 새로운 것을 배울 수 있는 안정성이 있다. 이 퍼지 신경회로망의 성능과 LVQ(Learning Vector Quantization) 신경회로망 및 오류역전파 신경회로망의 성능과 비교하였다. 실험결과 제안하는 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보여주었다.
본 논문에서는 수평 방향의 경계선 정보를 이용한 마모 정도 및 편마모 검출 알고리즘을 제안한다. 입력 이미지의 노이즈는 양방향 필터로 제거한 다음 제안된 마스크를 사용하여 필터링된 이미지에서 경계선이 추출된다. 타이어가 마모됨에 따라, 타이어 숄더 또는 타이어 바퀴의 바닥에 팬 홈이 수직 홈보다 더 많이 바뀐다. 그러므로 타이어 숄더 또는 타이어 홈의 모서리는 수직 홈의 모서리보다 타이어 장착에 대한 정보가 더 많다. 제안 된 마스크는 이 특징을 반영하여 수평 모서리 추출에 사용된다. 경계선 추출 후, 경계선 이미지는 두 가지 레벨 시스템으로 표현된다. 이진화 이미지의 경계선 화소는 착용도 및 불균일한 착용을 결정하는 데 사용된다. 이 제안 된 방법은 다른 장비 없이 쉽게 사용할 수 있다. 제안 된 방법은 실제 차량을 사용하여 수행되었으며, 실험 결과는 착용도 및 착용 불균일성을 검출하는데 있어 제안 된 방법의 우수한 성능을 보여준다.
허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이를 개선하기 위해 경계선의 강도를 이용한 허프 변환(edge strength Hough transform)이 제안되었고, 제안된 방법은 잡음 민감성이 감소됨이 증명되었다. 하지만 허프 변환은 허프 공간과 영상의 크기, 잡음의 정도에 따라 검출된 요소의 품질이 달라지므로 필요한 파라미터 값들을 실험적으로 결정해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 경계선 강도 허프 변환에서 중요한 역할을 하는 두 개의 파라미터, 감쇄 파라미터(decreasing parameter)와 확장 파라미터(broadening parameter) 값을 결정하는 방법을 유도한다. 제시된 방법은 사전에 정해지는 허프 공간의 크기와 영상의 크기만을 이용하여 파라미터 값을 결정하므로, 주어진 조건에 맞는 최적의 파라미터를 자동적으로 찾아낼 수 있다. 유도한 방법의 유효성은 서로 다른 파라미터 값을 이용한 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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